Opencv 反色图片的代码

全变差图像去噪，首先通过增加高斯噪声来产生带噪图片，然后在用全变差方法对噪声去除，全变差算法的好处地保留了图像的边缘性，但是当噪声过大时会使边缘产生阶梯效应

C++环境下的k-means聚类算法，实现图像分割，运用k-means算法实现对图像的分割，内有详细的程序说明，实现方便，利用vc++6.0 实现，编译环境

openCV函数库中提供了很多关于角点检测的函数，PreCornerDetect 用于计算角点检测特征图，cvCornerEigenValsAndVecs 用于计算图像块的特征值和特征向量，FindCornerSubPix 可用于寻找精确的角点位置，此程序通过相关的角点检测函数，实现对图像中的角点特征的提取和标记

以像素方式读取位图像并在windows中显示

一个VC编写的屏幕画笔，用vc6和vc2008都可以编译通过，供大家学习参考，能力有限，有不好的地方希望大家指正，共同进步，程序就是用来大家分享，可随意在屏幕上绘图

代码是在李春明教授的Drlse模型上改进而来，用基于区域的符号压力函数替代边缘指示函数，并设置了可变权系数，使初始轮廓线只要位于图片上，无论与待分割目标位置关系如何（目标区域内、外、横跨 ），都能得到很好的分割效果。

VS2010解决方案按OpenCV相关配置1.读入视频文件    将视频加载至内存，文件名需按正确路径添加2.逐帧读取文件    将视频逐帧读取，并每帧读取成图片保存3.帧图像保存    帧图像名包括图像名和序号

Markov 随机场  图像分割ICM算法步骤1.设定图像的分类数K、势函数B以及算法迭代次数IterMax2.使用K-均值算法计算初始分割结果3.估计特征场参数4.计算特征场能量 5.计算标记场能量6.根据能量最原则，估计新的分割结果7.判断终止条件是否满足，如果满足则算法停止，否则回到3

应用背景蚁群算法是一种自组织的算法。在系统论中，自组织和它组织是组织的两个基本分类，其区别在于组织力或组织指令是来自于系统的内部还是来自于系统的外部，来自于系统内部的是自组织，来自于系统外部的是他组织。关键技术蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其它算法，蚁群算法对初始路线要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。其次，蚁群算法的参数数目少，设置简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。

一个没有使用任何控件纯VB编写的三维地形显示程序，支持鼠标拖拽旋转和平移，可以定义焦距和俯仰角，非常实用。