OCR识别 vs2005

本代码提供了最基本的图像读取，保存图像，处理图像，如水平镜像，垂直镜像等。里面含有三种操作影像的方法内存法，指针法和像素法。

提供了一种提取不规则区域的图像，基于 opencv2.4.0，vs2010 的方法。

ＭＦＣ多文档＋ＯＰＥＮＣＶ１实现各种基础的图像处理算法，提供一个统一框架，可以再增加功能

一维高斯滤波就是使用一维高斯公式生成一个一维的矩阵，然后使用该矩阵对图像中的每一个像素进行处理。处理方法是计算当前像素与其周边像素和矩阵中对应的权值的乘积的和。先对图像横向处理，完毕以后再对纵向处理（顺序相反也可以）。

上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标，并将其旋转到一条垂直线上，旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小，而且算法简单，计算量小，比较实用。

本文是对canny算子的滤波环节进行改进过得，用的是各向异性高斯核的方向倒数进行滤波平滑。并且已经用做成MFC界面 Canny算法程序中分成以下7步：l 生成高斯滤波系数；l 用生成的高斯滤波系数对原图像进行平滑；l 求滤波后图像的梯度；l 进行非最大抑制；l 统计图像的直方图，对阈值进行判定；l 利用函数寻找边界起点；l 根据第6步执行的结果，从一个像素点开始搜索，搜索以该像素点为边界起点的一条边界的一条边界的所有边界点

加密和解密任何图像中，隐藏的重要信息和消息的任何文字

该项目演示了一个全面实施传统的“浮雕”和“雕刻”的形象过滤器。这些效果的灰度版本可使用任何自定义过滤引擎来计算（参见，例如，http://www.tannerhelland.com/982/custom-image-filters-vb6/）。然而，这充分执行比自定义过滤器引擎更快和更轻，并且还提供到雕刻/浮雕于特定颜色的选项

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