基于NI Vision的图像识别

一种基于SURF的图像拼接算法，用MATLAB设计GUI界面，导入图像，并可以改变图像的像素，以满足不同图像处理的要求。同时提供3种不同的图像处理结果。很好的满足了图像处理的不同要求。

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本代码是《MATLAB图像处理实例》中第三章的例子，本代码主要是介绍一些图像处理的基础知识，包括图像的类型转换，如何在MATLAB中读取一个图像，以及怎么在MATLAB中显示图像。

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

应用背景Gabor滤波的MATLAB实现，写的非常的简单明了，适合用于算法开发，设计和理解。关键技术使用MATLAB实现Gabor滤波，适用于算法开发，程序设计。Gabor滤波的程序可能不是很复杂，但实现起来对学习MATLAB，图像处理都有很大的好处，建议可以参照程序设计。

我们在计算机视觉相关的实验中都需要视频与图片序列之间相互转换。一方面将其封装为函数，方便调用；另一方面，视频转图片可以任意设定图片输出目录，函数会自动创建相关目录；图片序列转视频可以设定更多的参数，也就可以更好的控制，而且可以自行设定视频输出的目录，函数自动检测并创建相关目录适合windows平台+OpenCV；

利用opencv工具可以方便的实现canny边缘检测，作者做了一个小小的MFC尝试，参数设置还需要调整，需要VS2010的平台，希望能够与大家分享，互相学习

FreeImage [1]是一款免费的、开源的、跨平台（Windows 、Linux 和Mac OS X ）的，支持20 多种图像类型的（如BMP 、JPEG 、GIF 、PNG 、TIFF 等）图像处理库。其最大优点就是采用插件驱动型架构，具有快速、灵活、简单易用的特点，得到了广泛使用。 FreeImage 的主要功能有多格式位图的读写；方便的位图信息获取；位深度转换；位图页面访问；基本的几何变换和点处理；通道合并与混合等。FreeImage 暂时不支持矢量图形和高级图像处理，位图绘制需要由用户来完成。 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

利用参考图像和 ip 摄像机输入的 3D 对象检测。比较不同形状的目标检测与摄像头输入 ref_image。

命名空间PaintDotNet