模板匹配代码

通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度，亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255)  cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) {  INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i;  if (contrast >= 255)   v = v >= threshold? 255 : 0;  else   v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f));  values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {

opencv用多种方法提取特征，分别有颜色提取即：颜色直方图提取；形状提取有Hough直线提取、Hough矩形提取以及边缘直方图提取

cuda进行了并行图像处理，还有高斯滤波之类的问题。希望能对您有所帮助。用opencv和cuda一起写的一个代码。

应用背景 均值滤波器 采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。领域平均法有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与领域半径成正比。 几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。 谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像 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 打分 发表评论 暂无评论

此代码是以word形式进行展示的，可以直接复制到m文件进行执行，程序包含小波分析进行的分解、小波分析方法进行重构、二维多尺度分解和重构以及包括了matlab下程序的运行结果显示图。

图像噪声的消除-----中值滤波和均值滤波，中值滤波是一种根据领域中各像素的值来决定中心像素值的大小的方法。均值滤波又称领域平均法，是一种简单的空域处理方法。构造一个能够进行均值、中值滤波处理的图像处理实验系统，包含对IMAQ Vision 的图像类型及定义方法，图像区域的开辟，对图像文件的读取、显示等操作。对中值滤波的实现的代码，还有对均值滤波的实现的代码。

资源描述将一系列图片合成视频。通过设置一系列图片的命名为连续数字，程序代码可以实现输出为顺序播放该系列图片的视频。并且在程序中可以通过调节视频帧率改变图片在视频中的播放速度。默认的视频输出格式为avi格式。

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 连通域处理函数各参数说明： 参数mask_process:        表示的是需要进行连通域处理二值图像。 参数poly1_hull0:        表示轮廓边缘是否采用多边形拟合,如果该参数为1，则表示采用多边形拟合，否则采用凸包拟合。 参数perimScale:        是用来将那些小的轮廓去掉，那些小的轮廓时指它的周长小于(mask长+宽)/perimScale。当然你在其内部代码也可以该为面积来判断。 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

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

A New TwIST: Two-Step Iterative Shrinkage Thresholding Algorithms for Image Restoration， 一种先进的图像去模糊算法，实用性很好，对初学者是很好的参考。