图像处理源码

一个算法从视频中提取关键帧并存储为JPEG图像和整个视频和图像的总结

本人从别处下载得到的运动图像检测系统，觉得还不错，分享下。

计算机 c + + 程序能够绘制输入图像的直方图，通过结合空间增强方法用于图像处理的直方图均衡、 图像增强。包括拉普拉斯算符，sobel 梯度、 幂律和平滑滤波。这都实现在 image.cpp.The 用户可以使用它根据他们的要求。

本代码是关于交通灯的检测与识别，可以检测并识别红色交通灯，通过把RGB图像转换成HSV图像，分割出红色信号灯，然后根据圆形度去除过大或过小的干扰区域，最后在原图像上显示检测出的红色交通灯。本代码同样可以检测和识别绿色以及黄色交通灯，只需修改HSV图像的取值范围。

通过使用 cuda 的 Jpeg 2000 年执行。 -转换为 BMP-> 与您的 NVIDIA GPU JPEG2000 -命令行工具和 CUDA/c + + 库 -为有损和无损编码 -最快的开放源码 JPEG2000 编码器之一： 将编码 27 200 万像素 -RGB 图像在 4.0 秒 (有损) / (无损) 在 280GTX GPU 上的 6.2 秒

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。

此项目将通过做一些算法为例，用来填补洞、 侵蚀、 开放和关门的扩张，扩张的侵蚀和侵蚀的 DIALTION 解决形态的问题

上传照片，以及代码，请下载这些照片和 d 代码以获得结果中添加的路径。

这是基于opencv的人脸检测的源码，主要用于检测人脸并进行识别。程序主要通过从本地读取一个bmp格式的文件，然后对文件进行解析，进而进行识别，在算法实现上主要用了光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、图像对比度增强和均衡直方图等方法。

应用背景一段运行程序小代码，包括一些不同算法下的画圆和画直线代码，可以直接运行。关键技术在vs2008环境下用C++编写的程序代码，里面含有中点画圆，中点画椭圆，中点划线，brssensham画线等程序，可以直接运行。