VS2013+opencv实现canny检测

数字图像处理与机器视觉将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 本代码为该书配套的VC工程源码，非常棒，推荐大家了解数字图像处理与机器视觉的基础内容。

在加工每一针前根据设定轨迹、运动参数、物料材质、当前加工位置等先用BP神经网络得到加工点粗略的变形量,对加工轨迹进行预补偿。加工时动态采集加工点的局部图像,经数字图像处理得到加工点实际坐标与设定坐标的偏差值,一方面将所得值作为神经网络的输出样本,结合相关参数对神经网络进行在线培训,另一方面将此偏差值与加工点设定坐标之和(即加工点实际坐标)用神经网络的输出进行预补偿,求出其与针头实际位置的差值作为PID控制器的输入,从而提高控制系统的动态特性,实现快速精确绗缝的自动化加工。

此代码将检测图像，然后使用肤色属性检测人脸

大每一本OpenGL入门的书都会讲到OpenGL的Select模式，它采用一种方法使得可以获取当前鼠标点选的几何图形。简单的来说这种方式就是首先调 整Projection矩阵，使得你透过从鼠标点选附近的一个正方形（大小可设置）看到的世界。然后开始绘制，当每一次绘制的时候都会判断你会不会看到。 如果看到，那么，你就是选择了这个几何图形了。更为具体的过程可以参见相关的书籍。 http://hi.baidu.com/sishenfuhuo/blog/item/e98b852ef94013371e30892a.html2.在OpenGL红宝书中介绍了一种简便易行的办法:在后缓冲中 使用不同的颜色重绘所有对象,每个对象用一个单色来标示其颜色,这样画好之后我们读取鼠标所在点的颜色,就能够确定我们拣选了哪个物体。这种方法有一个缺 陷,当场景中需要选择的对象的数目超出一定限度时,可能会出现标识数的溢出。对于这个问题,红宝书给出的解决办法就是多次扫描。实践证明这种方法的确简便 易行,但仍有不少局限性,而且做起来并不比第一种机制方便多少。限于篇幅,不再赘述。

yuv格式的视频本身就是未经压缩的格式，为了更加的方便，该程序将yuv格式的视频切分成bmp格式的图像来进行处理，在图像处理领域是比较常用到的功能，

基于改进型中值滤波程序设计算法，是经过自己调试可行的matlab源码，用于对图像的滤波处理，简单易懂

由于对运动目标检测与提取的精度要求越来越高,在运动检测中排除阴影的干扰也就越来越受到重视。当前采用的运动检测算法通常在提取运动目标 的同时也将运动阴影提取出来,这会导致在分割和提取运动目标时产生严重的影响。阴影消除算法，matlab版本，其中阴影消除的阈值和数学形态学模板的大小需要根据具体的视频图像调整到合适的值。

该代码为基于DSP图像处理方式中一种常用的sobel边缘检测算法。主要用于数字图像的一阶梯度计算和边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景程序是在充分理解bmp图片数据格式基础上编写的，bmp图片是数字图像处理较基本的操作对象。程序设计较合理，使用简便，欢迎大家对程序提出有益意见并批评指正。关键技术 程序可以对24或者32位彩色bmp图片进行灰度化处理，程序整合了3种简单的灰度化算法，程序简单实用，是以后深入学习数字图像处理的基础。

它包含非常有用的编码，三维SPIHT ，其中包括图像压缩和视频压缩，没有的运动compensationa和运动估计。