自动癌症检测

程序通过研究张正友平面模板标定法，通过opencv编程，实现了双目立体相机内外参数的标定，通过与matlab标定对比，实验结果几乎一致。使用者只需从不同角度拍摄平面模板，获得足够多的图片，将文件内的图片替换掉，即可得到自己相机的参数

应用背景这是使用Haar特征训练弱分类器，然后使用约14弱分类器连接节点作为一个强分类器，该方法选择弱分类器是AdaBoost算法。 ；关键技术

资源描述利用加权平均融合算法进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准的图像

基于Opencv实现的图像纠偏算法，使用的是边缘检测。先进行图像二值化，在进行黑边裁剪，最后进行纠偏旋转。

采用C语言实现了一种背景建模的方法，vibe算法，该算法性能良好且运算速度较快，该算法基于文章Vibe：a universal background subtraction algorithm for video sequences实现，具有较高的实用价值。

本图像处理程序实现对灰度及彩色图像的基本操作,如图像的打开，关闭，保存；图像的基本处理，如图像放大、缩小、二值化处理、裁剪、浮雕处理、图像增强、直方图等等。

amcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zipamcapzwb_setup.zip

使用java编程实现的抖动图像的小程序，其中采用4阶矩阵｛0 8 2 10 ； 12 4 14 6 ； 3 11 1 9 ； 15 7 13 5 ｝，将彩色图像变为二值图像,生成一个bmp图像文件

用于医学图像重建的反投影算法。电子医疗最好的技术之一图像重建领域，这是最重要的和广泛使用的算法

应用背景      该程序为单目摄像机标定程序，是应用c++编程语言，在visual studio2010环境下基于opencv 编写的标定程序，该程序可以应用于计算机视觉，可以获取摄像机的内外参数，也可以用于双目标定，作为双目标定的重要的一步。 关键技术      该程序为是应用c++编程语言，基于opencv 编写的标定程序，是根据于仕琪所译的《学习opencv》中的程序该编的，在用于过程中必需要配置好opencv，如添加工作目录 包含目录，依赖项等。