图像处理梯度锐化

介绍传统边缘检测方法（Roberts, Sobel, Prewitt, LOG, Canny）,针对传统Canny算法中的缺陷，提出一种基于自适应平滑滤波和3*3 领域梯度幅值计算方法的改进的Canny算法进行边缘检测，利用Matlab得出实验图像，并进行无噪声下各算子算法的对比，有噪声下各算法的对比，原始Canny算子和改进的Canny算子在无噪

本程序是在vs2010+opencv的平台上运行的，利用的是opencv2.4.9，C++写的，利用多种方法来遍历图像，例如通过创建迭代器的方法来遍历图像，通过指针的方法来遍历图像等方法来对图像进行处理。最后的得到的效果令人满意。

本源码是基于《A texture-based method for modeling the background and detecting moving objects》一文实现的，该方法是基于图像中各个像素点的建模方法，提取的纹理特征的方法为LBP直方图，每个像素点的背景模型中包含K（一般为3或5）个LBP直方图，在后续处理中每来一帧时先进行前景检测，然后更新背景模型，如果当前像素点的LBP直方图和其背景模型中的任何一个直方图都不匹配时，就把权值最小的那个直方图替换成该像素点当前的直方图，并且设置其权值为一个很小的值，如果当前像素点的LBP直方图与其背景模型中的某一个最匹配时，就更新那个最匹配的直方图，并且更新其权值，背景模型中的其他直方图只更新权值。更新完之后进行权值归一化，根据权值大小进行排序。

使用HOG+SVM训练行人分类器，vs2008+opencv实现的工程，保证可以使用。样本图片由于太大，不好上传，大家可以在别处下载。代码简洁清晰，注释详细，是学习SVM和行人检测的很好的实例。

资源描述应用canny对边界提取后，在应用局部线性回归对边界进行平滑，最终得到平滑边界，在和原图进行比对，适合初学者，程序简单，参数可以适当改变

这是的 VB 代码 图像编辑在 vb. 编辑与改变的缩放、 旋转、 亮度、 对比度、 作物提供了便利 用户可以在红色 /Green/Blue 频谱或黑色和白色颜色窗体中查看图像

本人亲测可用（基于matlab2010），速度稍慢，六张2760*1140的图片拼接大约十分钟能拼出来（笔记本，奔腾b980处理器，3g内存），接口处模糊，整体有畸变

Delphi文体与图象的打印的控制，用于先择打印字体和对打印的图象在调整后输出打印结果。开发DELPHI程式时的打印报表可以使用此程式，将程式单元插入到你的项目中，即可编译使用

这是为 2 图像的拼接 自动拼图-自动缝 2 针图像在一起 画布是产生在画布的 2 张图片 行和 col 是起源的 2 张图片之间的偏移量

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。