DS理论融合算法

所有的图像增强技术已经被包括在这个特殊的项目。

灰度图，阈值判断，根据输入的图像内容，计算出当前图片的阈值范围。如果当前的图片的值 大于67，表示图片没有芯片，如果小于60，则表示有芯片，先将图片内容反转，然后处理。注意图片边缘化的处理。返回值的范围大小，可以根据的图片的亮度进行调整。

应用背景该算法能适应复杂变化的环境，准确地提取运动目标，对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较为满意的效果关键技术采用帧间差法和背景差法相结合的运动目标检测方法，

光学字符识别 (OCR) 的目标是进行分类 （通常载于一种数字图像） 的光学模式对应字母数字或其他字符。OCR 的过程涉及几个步骤包括分割、 特征提取和分类。每个步骤是一个字段本身，并简要地这里描述的 Matlab 实现 OCR 的上下文中。

大每一本OpenGL入门的书都会讲到OpenGL的Select模式，它采用一种方法使得可以获取当前鼠标点选的几何图形。简单的来说这种方式就是首先调 整Projection矩阵，使得你透过从鼠标点选附近的一个正方形（大小可设置）看到的世界。然后开始绘制，当每一次绘制的时候都会判断你会不会看到。 如果看到，那么，你就是选择了这个几何图形了。更为具体的过程可以参见相关的书籍。 http://hi.baidu.com/sishenfuhuo/blog/item/e98b852ef94013371e30892a.html2.在OpenGL红宝书中介绍了一种简便易行的办法:在后缓冲中 使用不同的颜色重绘所有对象,每个对象用一个单色来标示其颜色,这样画好之后我们读取鼠标所在点的颜色,就能够确定我们拣选了哪个物体。这种方法有一个缺 陷,当场景中需要选择的对象的数目超出一定限度时,可能会出现标识数的溢出。对于这个问题,红宝书给出的解决办法就是多次扫描。实践证明这种方法的确简便 易行,但仍有不少局限性,而且做起来并不比第一种机制方便多少。限于篇幅,不再赘述。

应用背景Delphi 开发的USB摄像头拍照及裁剪图像，包括源码，实列。关键技术简单利用USB摄像头进行拍照裁剪图像功能 

自己写的用opencv实现切割保存图像中感兴趣区域函数，可以在添加代码后直接调用函数实现切割

结构相似度（ＳＳＩＭ）用于图像复原（去噪，去模糊，盲复原，修复）后的客观评价！该评价标准比较适合于纹理结构多的图像质量评价

一个简单的OpenCV程序,它从一个文件中读取图像，将色彩值颠倒，并显示结果

利用灰度共生矩阵提取图像纹理特征，代码是矢量化的，速度很快。