车辆检测和跟踪

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

基本的处理，包含图像增强，平滑，二值化，阈值分割，边缘提取等，可供参考。

这个 Matlab 模型实现"主动轮廓没有边缘模型"。这是在塑造形象，噪图像和大脑图像的黑白 rendom 中测试。

基于opencv的车辆识别检测跟踪 利用blob团块的方法 完整的代码  供您使用参考  只要将上面的视频路径修改 就可以加载视频  完成目标的跟踪识别  是您学习opencv的好选择

mfc编程，带滚动条的图片显示，图像灰度化，加权灰度均衡化，高斯滤波处理，大律法自适应二值化算法

DFS 和BFS search 解决8 数码问题，宽度优先搜索算法（又称广度优先搜索）是最简便的图的搜索算法之一，这一算法也是很多重要的图的算法的原型。Dijkstra单源最短路径 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

经典的中值滤波算法要求对窗口内的像素进行排序，当窗口尺寸较大时，处理速度很慢，不能满足计算机对图像处理的实时性要求。本文探讨了中值滤波的快速算法，旨在提高中值滤波处理速度。结果表明，快速算法可是处理时间大大减小。

基于opencv的人脸检测代码，适合初学者使用多个弱分类器集成的方法，机器学习中的弱学习到强学习，集成的关键是投票，最简单的方法是“绝对多数”的方法

为了计算出地形点(Xi, Yj)上的高程值,一般需要首先从DEM地形数据中搜索到其所属的栅格,然后利用栅格交点处的高程值和二次线性插值函数来计算得到其高程值。但是这种方法每次都必须从海量的DEM地形数据中搜索出一个特定的栅格,而目前搜索算法的最优时间复杂度不会低于log(n)。为了充分利用计算机的移位计算的特点,文中采用2i倍的放大或者缩小DEM地形数据栅格的方法。这种方法省略了栅格搜索过程,从而大大提高了计算性能。其原理如图4所示:缩放显示图像时,栅格数减少一倍,需要合并四个相邻栅格。其中的虚斜线表示原来的栅格和等高线,黑粗线表示由新栅格计算得到的等高线。

如何处理OCR，DCR图像识别-在D3或D4编译的例子。