VS2005+OpenCV实现汉字识别功能

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。

本书介绍如何解决图像处理中非常常见的问题-特征检测。

这是在手写体的字符识别的 matlab 程序代码，那里有助于识别蚂蚁语言的任何字符。此识别是图像处理的连接线。要解决这一问题是定义作为分割和模式识别。则称它像斯凯尔顿首先确定图像，然后它匹配的临屋区另一个图像的数据集的一部分，然后对其进行匹配

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小

这是一个完全工作三维人脸识别系统在 python 中作出。请在自述文件中找到的说明。它实现了以下功能： 1。归一化2.平滑3.内插4.裁剪5.缩放6.关键点提取7.旋转

原来zbar项目http://zbar.sourceforge.net呈现在Windows平台上的几个问题。我们想解决它在原有的项目，但它暂时不可行。该zbar管理员可能有其他职业，比调整zbar在Windows上运行的有力更重要。我们采用DirectShow技术来访问视频设备。

结合Surf描述符算子和Sift描述符算子提取的图像不变特征。利用了Sift描述符对尺度，翻转的强有效性；和Surf描述符对光强的 敏感性，进行图像复制粘贴防伪检测。代码中有一个实例，可以看出检测结果。

基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现，已运行成功，人脸检测是目前非常前沿的技术，Adaboost算法实现起来也比较复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测十分容易，主要包括训练和检测2个模块

应用背景Delphi  图片裁剪程序及源码    支持鼠标拖动选取区域裁剪关键技术利用Delphi自带组件裁剪图像功能  支持动态拖动改变裁剪框的大小进行图像裁剪

双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。  双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。    为了加速图像处理速度，本程序为多线程并行运行，加速效果显著。