QR码编解码，带源码VC环境编译

最近写了几个网站的验证码图片自动识别程序，尽管每个网站的验证码图片都不相同，识别的方法有所差别。但写得多了，也总结出不少相同之处。今天抽空封装出一个基础类来，发现可以很好地重复利用，编写不同的验证码识别程序，效率提高了不少。好东东不能独享，现放出来供大家共同研究，请网友们妥善用之。         封装后的类使用很简单，针对不同的验证码，相应继承修改某些方法，即可简单几句代码就可以实现图片识别了：

应用背景如今，由于照相机性能的限制，使得人们不能很好的拍摄一幅幅面比较大的图像。针对于此，本代码利用c++结合opencv，实现了多幅图像的拼接，并且得到比较好的效果。关键技术主要通过分析图像的特征，然后提取出图像中有用的相关联的角点，最后利用角点匹配技术，初步得到匹配的图像。由于在匹配过程中，存在部分匹配不当的角点，所以在应用图像融合技术，达到更好的效果

在这个项目中，使用 opencv 和 visual studio 应用基于颜色的检测。它可以用于检测任何你想要的颜色。享受吧 ！

这是对于在所撰写用matlab光学字符识别。这代码的一个例子。光学字符识别（OCR）的目标是光学图案分类（通常含有在数字图像）相对应的字母数字或其他字符。 OCR的过程包括几个步骤，包括分割，特征提取和分类。每这些步骤本身就是一个场，并简要介绍了这里的Matlab的背景下实现OCR的。

雷达扫描图，本程序可基本实现雷达图的更新，通过模拟天线实时扫描，目标实时更新，实现雷达的搜索功能。可用于二次开发。

弄了几天总算出来效果了，原来一直对menashift算法中权值w的下标理解有错误。核函数使用的是简单的Epanechnikov，带宽h和搜索区域的大小都是固定的这个有待改进。摄像头使用的是笔记本自带的摄像头。

     Harris Corner是最典型的角点检测子Corner Detector。角点经常被检测在边缘的交界处、被遮挡的边缘、纹理性很强的部分。满足这些条件一般都是稳定的、重复性比较高的点，所以实际上他们是不是角点并不重要（因为我们的目标就是找一些稳定、重复性高的点以作为特征点）。

应用程序向导已创建此图片为您应用程序。此应用程序不仅演示使用 Microsoft 基础类的基本知识外，也是您编写应用程序的起始点。 此文件包含的什么你会发现在每个文件，使您图片的应用程序的摘要。

开幕式和闭幕式是形态学图像处理，可以用来填补在对象上的小洞和移除小不良对象的复合经营。我曾经申请关闭图像删除一些小孔，并保持较大的。为此，我已经用盘形大小大于小孔但小于大孔的结构元素。第一项产出： 另一幅图像，我已数的近似数圈，但圈子首先分割出来行。我已经用开放盘形结构元素删除的行。我有试着构建元素大小 9，11，13 等来找到一个最佳规模。一旦删除了行，我已经用抄送标签来计算圈数。第二个输出:

A simple MATLAB code demo for our ISVC10 paper. Bo Li, Kun Peng, Xianghua Ying, Hongbin Zha, Simultaneous Vanishing Point Detection and Camera Calibration from Single Images, Proc. International Symposium on Visual Computing 2010, Part II, LNCS 6454, pp. 151--160.