多种方式处理位图文件

C语言实现，快速傅里叶对于非标准图像处理有欠缺，快速傅里叶的输入最好为标准图像大小，否则逆变换后原图会出现模糊，该源码中包含基本的dft变换，速度很慢，但处理任何图都可以。

应用背景Sobel算子，Sobel算子或有时被称为费尔德曼Sobel滤波器，用于图像处理和计算机视觉，特别是在边缘检测算法，它创建一个图像强调边缘。它被命名后，欧文Sobel算子和加里费尔德曼，在斯坦福大学人工智能实验室的同事（帆）。它是与费尔德曼加里共同开发的航行。Sobel算子和费尔德曼在航行1968谈了一个“同性3X3图像梯度算子”的理念。关键技术操作者使用两3×3内核的卷积与原始图像计算的近似的衍生工具-一个水平的变化，和一个垂直。如果我们定义一个作为源图像，和GX，GY两图像各点的水平和垂直含有导数的近似值。

应用背景图像的特征提取和特征匹配，用sift算法，SIFT特征检测算法 ，检测的特征点具有平移、旋转、尺度变化不变性，实验效果较好。-The SIFT feature detect algorithm.The feature is scale- and rotation-invariant.The algorithm performs well in experiments.关键技术sift提取特征，然后进行匹配。基于SIFT的图像配准程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-Hot and difficult of the current research areas of domestic and foreign feature point matching based the SIFT image registration program SIFT feature matching algorithm is its ability to match between the two images, can handle translation, rotation, affine transformation case match problem, even in some degree images taken at any angle with more stable feature matching ability

可以实现多个目标的跟踪，但是有一定的缺陷，需要后期的改正，要弄清楚camshift的相关原理必须从MEANSHIFT着手了解，更多的是混合高斯与camshift结合这一块，程序比较复杂，需要对OPENCV有一定的认识和了解，所以特别是相关的函数，大家一定要清楚之后才可以调试，建议使用VS2010和opencv进行配置实现相关的功能

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灰度图，阈值判断，根据输入的图像内容，计算出当前图片的阈值范围。如果当前的图片的值 大于67，表示图片没有芯片，如果小于60，则表示有芯片，先将图片内容反转，然后处理。注意图片边缘化的处理。返回值的范围大小，可以根据的图片的亮度进行调整。

应用背景android 编码解码h264， 调用原生api编解码h264，能够达到1080p，同时udp发送至vlc，可以实时观看，系统要求4.2以上，红迷测试可以达到720p关键技术android 编码解码h264，包括h264 encode decode，系统api是mediacodec，视频采集是camera回调，转换yv12到yuv420

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

资源描述    这是一个很不错的图像处理的开发包，是读研的时候导师带着我们做的一个项目，可以对图像进行各种操作处理。代码是用c++写的，没有bug，可以正常运行。非常试用于图像处理、编程爱好者。

基于OpenCV的方向选择滤波，其中的高斯滤波的核存放在文件中。Windows平台开发，角度Theta的选择通过15 个邻域的梯度求解。