超分辨率

应用背景利用机器视觉进行障碍物检测时，需要定位障碍物的坐标，由于相机有畸变，因此需要进行标定。这对于精确的定位障碍物有很大的作用。关键技术附上代码的同时还有标定图片，只需要修改一下图片存取的路径即可使用，特别适合初学者学习和使用。本标定采用opencv内置函数，基于张正友的算法思想。基于opencv1.0和vc6.0写成。

这个程序使用拉普拉斯滤波器和高斯滤波器对锐化图像，图像处理的像素使用指针

这个是MST705 SDK开发包源码，包含多种LCD显示屏的H文件，直接修改头文件配置，就可以实现不同显示屏的更换。

非常完美的水波纹,direct9.c2008版本环境, 完全3D的效果,-Very perfection fully 3D water ripple effect

自编的一个效果很好的边缘检测算法，里面一共有5个函数，可实现图像二值化，标记边界，获取质心等功能。用这个边缘检测算法比matlab自带的边缘检测函数更快，检测出来的效果更加好。可以较为精细的检测出图像边缘轮廓，用多副图像进行测试都能获得很好的效果。

实习说明 本实习将在所学数字图像处理理论的基础上进行实践教学，分为两个部分:（一）基础实习，要求学生必做；（二）综合性实习，学生可以自主选择其中的某一单元进行训练。 实习项目及时间分配 （一）基础实习（必做）：位图文件读取、显示和存储 1、学时分配：1周

基于dm6437的程序，主要用c进行编写，对用ccd摄像头采集来的图像流进行入、采集，并通过液晶屏进行显示，通过对每一个像素与sobel算子进行卷积和，实现对采集来的图像流进行边缘检测，从而达到我们想要的效果。

本代码实现的是图像处理中的gamma校正，在图像处理中通常会发现图像太暗后者图像太亮，这是就要通过gamma校正得到合适的亮度，这样就有利于后续的图像处理。

在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。这是购买合众达的DM642开发板时提供的源代码。

验证码识别系统(通用验证码识别引擎)v2.1 绿色官方版 四大类识别模式：分割识别、混合识别、整体识别、快速识别，能有效识别字符扭曲，粘连，重叠的验证码。独有的整体识别模式，图像无需分割，甚至不需 要降噪即可识别，对于干扰点，干扰线无法清除干净的图像特别有效！！新增快速识别模式，多达上千的字模也可以把识别时间控制在几十毫秒。识别验证码更准 确。 三大类分割模式：自动分割，平均分割，垂直分割，图像分割更轻松。 十大类处理滤镜：将近40种的图形处理滤镜，全部自行编写底层代码，再复杂的验证码也可以有效处理，迅速得到清爽的二值化图像。处理验证码图形更容易。 强大的字模制作和管理界面：极大节省制作字模时间，轻点鼠标即可一次性得到几十个甚至几百个字模，你唯一要做的就是输入字模对应的字符。 先进的识别加速技术：双重加速机制，有效提升验证码识别速度，达到了识别速度与准确性的平衡。 提供支持C#, VB.Net, VB, VC, Delphi, C++Builder、VFP、易语言等各种语言调用的标准DLL文件。 注：演示版无法发布识别库，需要更高级功能，请联系作者购买正版！