sobel 边缘检测

本程序是在 MFC 中使用 OpenCV 的演示程序，由3部分组成。 一、Windows 下用 MFC 编制的程序框架 采用设备无关位图DIB实现Windows多文档模式下图像的显示，实现显示的关键函数StretchDIBits的原型如下：

本工程直接调用windows DirectShow控件构建USB摄像头视频采集，录制，能够直接运行，适合学习参考和基础工程搭建。

应用背景帧差法是背景减图法中的一种，只不过是帧差法不需要建模，因为它的背景模型就是上一帧的图，所以速度非常快，另外帧差法对缓慢变换的光照不是很敏感，所以其用途还是有的，有不少学者对其做出了出色的改进。关键技术 可以看出其“双影”和”空洞”比较明显。双影是由于帧差法有2个影子，在该试验中就是轮廓变得很粗，”空洞”是由于物体内部颜色相近，检测不出来。当然帧差法还有个致命的缺点那就是阈值T需要人工设定。 　　对于帧差法的”双影”现象，有人提出来了三帧差法。其原理如下所示： 　　1. 由i(t)-i(t-1)得到前景图     F1 　　2. 由i(t+1)-i(t)得到前景图    F2 　　3.  F1 ∩ F2得到前景图     F3 　　4.  形态学处理 也就是利用2次相邻帧的差，然后去与操作，就得到了真正的那个影子了。这个在一定程度上可以解决”

程序主要是验证图像处理的一些算法，主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究，研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割，同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先，首先利用高斯平滑滤波器，对图像进行平滑处理，去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理，随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割，最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方，一是它的识别精度还不是很高，这是因为没有采用特征提取的方法，只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别；二是系统不是很稳定，有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。

本代码使用直方图均衡对图像进行处理，压缩包里有自带的测试图片，效果很好，图像明显变亮

基于opencv的canny边缘检测功能实现。使用语言为C++;功能比较简单。只是简单的算法功能实现。

采用matlab实现指纹识别 处理的输入是指纹图片,bmp格式的图像-finger recognising in matlab

《MATLAB智能算法30个案例》教程对应的代码文件，对于初学智能计算的人员很有用，30个案例稍微改动就可用到其他程序中

基于opencv的人脸检测 QT实现 首先需要在windows环境下建立opencv开发环境 在qt里边配置好opencv环境 在linux平台只需要移植过去就可用

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