VS平台下的立体匹配

LBF(Local Binary Fitting)模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。该模型利用局部图像信息（主要是数字图像的局部均值信息），能够对强度分布不均匀的数字图像进行分割,是原始的LBF代码。可以根据实际需要在此代码上做修改。此代码可直接成功运行。

它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。先对图像进行灰度化处理，然后进行高斯滤波，用一阶导数的有限差分来计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制，双阈值算法检测和连接边缘

图像处理类，含有图像处理的各个函数，打开，灰度均衡，线性拉伸，点运算，特征提取，匹配等，可以有效地调用，为初学者提供有力的帮助，同时可以改写续写。

原创图像分割程序。实现工作台表面缺陷的自动分割。基于梯度图操作，对得到的梯度图进行开运算去噪，然后二值化后经过一定的形态学处理可以得到缺陷轮廓。但由于噪点过多，因而效果不理想。本程序通过在两个尺度上同时操作，高尺度的图精细，噪点多；低尺度的图粗糙，但包含的噪点少。因此在用低尺度图得到的结果作为种子图，用高尺度的图作为生长依据，最终得到理想的分割结果。

代码运用了canny算子，有效地提取自然图像的轮廓。任何边缘检测 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

特征匹配，功能分离，特征提取，用于运动检测和人脸识别，它有助于使 stegeno graphhy

应用背景主要用于单目标跟踪，基于HSV颜色空间，对亮度的变化敏感度较低。关键技术改善了基于RGB色彩空间的粒子滤波的单目标跟踪。全部代码有注释，通俗易懂。

本代码主要实现二维图形的绘制。运行程序，鼠标在窗口中任意点击绘制图形，点击鼠标右键获得封闭图形。

决策树C++实现，可用于数据分类、图像处理等，多棵决策树可组成随机森林分类器，代码中自带简单分类样例

两张图片的渐变，使用openCV和C++实现，可以设置参数改变渐变图片的数量