opencv文件的读写以及特征检测、提取和匹配

代码是谢凤英数字图像出来的demo,对于学习数字图像出来的同学来说是个很好的demo,其完整性，可移植性都很不错！

基于MFC的查看图像坐标选点程序，当导入一副图像时，鼠标所指位置会在主框架窗口会产生其在图像坐标中的横纵值，记录该点在图像中的水平和竖直坐标位置，达到选点的目的。

应用背景对于同样一个实体，使用三维扫描可以生成三维点云，如果能有效地对齐三维点云，即可更好地建立三维模型，并且生成更多三维信息。关键技术三维点云对齐采用的SVD分解的方法。利用K-D树建立空间索引，然后使用最近点迭代的方法，寻找匹配点，实现三维点云对齐。

基于opencv的摄像机标定的源程序 能够实现摄像机的标定

% 下面举例说明遗传算法 % % 求下列函数的最大值 % % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] % % 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 % % 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 % % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------

k均值聚类，可以应用到图像的分割或者是图像的聚类。K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。

利用opencv 库函数bow类训练图片，提取surf特征点，用flann匹配，将特征点聚类成字典，设置每张图片的词典表示然后和要搜索的图片进行欧式距离计算，然后得到最近的那幅图即为要搜索的图片，

MATLAB 语言用于图像处理，如图像打开，沉甸甸的关闭，垂直镜像、 水平镜像、 灰度和颜色直方图均衡、 图像增强、 平滑、 锐化、 加噪声，如盐和胡椒粉高斯噪声、 乘性噪声、 泊松噪声。

这个代码可以实现几幅有重叠部分图像的拼接，而且效果很好，采用的是opencv库函数。实现简单。而且很容易看懂，对于类似工程的开发有很大的意义/

此程序是用IDL语言编写，在IDL平台编译器上直接运行，选择输入路径和保存路径。输入数据为二值图文件，格式为ENVI支持的格式。主要是去除二值图中一定面积的碎斑，可以指定碎斑的像元数量，此程序不影响其他的斑块形态。主要用于遥感提取二值结果的后处理。