中值滤波和快速中值滤波算法（含图像的打开和显示，且可计时比较）

应用背景可应用于图像处理的图像分割部分，操作简单，只需在图像上标记你的分割区域，即同一区域画一条横线，该算法就会根据连通域和图像的边界线进行分割，分割成想要的几个区域，快速简捷，另外完全解读该图像，包括其位数，帧数等。分割后还可以进行区域标记，用于区分（如不同的颜色代表不同的区域）。关键技术 基于标记算法的分水岭分割算法，只需在图像上标记你的分割区域，，分割成期望的区域。 分割时可以把及其细致的差别也分离出来，对分割好的区域还能进行连通区域标记，可以对某一个部分进行单独处理，如红外仿真等。

数字图像的边缘检测室图像分割、目标区域识别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个重要方法，本程序是基于openCV函数库编写的图像处理程序，采用canny 算法进行边缘检测

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

资源描述This software is intended for research purposes only.  All rights reserved.  Copyright rests with the authors. When using this software, please ackowledge the effort that went into development by referencing the following paper: A Hough Transform-Based Voting Framework for Action Recognition. A. Yao, J. Gall & L. Van Gool (CVPR 2010). Questions or comments concerning the code can be addressed to Angela Yao (yaoa@vision.ee.ethz.ch). The bulk of the code was developed from work detailed in the paper  Class-Specific Hough Forests for Object Detection. J. Gall and  V. Lempitsky (CVPR 2009) with code available here: http://www.vision.ee.ethz.ch/~gallju/projects/houghforest/houghforest.html =============================================================================== USAGE & NO

基于bat算法的图像特征提取和阈值分割及边缘检测采用高斯拉普拉斯方法，

海康网络客户端示例，用delphi编写的实例，适用于海康编码卡 ds4000 四路编码或者8路编码

using 2-D Discrete Wavelet Transform in c++ using 2-D Discrete Wavelet Transform in c++ using 2-D  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

编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级

利用OPEN CV 在VC上实现图像的亮度和对比度的调整，可以实现图像的不同亮度和对比度的调整和图像的显示。

    自适应二值化能更好的将图像中的轮廓凸显出来，多边形拟合函数使轮廓易于匹配。