CxImage库及使用实例代码

利用经典的Fuzzy C means在图像的彩色BGR空间上对图像进行分割 备注：VS平台，需要配置openCV 源图像： 得到的结果图像（指定颜色分割k=3）

摘要：故障诊断起着物理的重要作用 故障分析与产量的学习过程。随着数百亿 晶体管被集成在一个芯片上，多个故障可能 存在的。随着多个故障，故障屏蔽和加固效果 可能会出现。它们可能会导致基于单故障常规 诊断方法，如在一个时刻的单个位置（SLAT） 为无效。如果没有流行的SLAT方法失败 够SLAT图案可以由单个stuckat说明 故障。此外，一个真正的硅缺陷可能表现为不同 故障在不同的故障模式模型（DM），它可 无效使用单故障模型的方法SLAT 在所有失败的模式。在本文中，我们介绍的概念 故障元件，支持多种故障模型，并使用faultelement 图（FEG）考虑故障屏蔽和加固 多故障之间的影响。基于所有失败的FEGs 模式，最有可能的故障位置和故障的因素 被反复识别。同时，FEGs是迭代地 修剪跟踪的其余多个故障的影响，直到 所有的故障点被确定，所有的FEGs减少 为null。实验表明，该诊断 方法可以识别，即使在​​多个故障的位置 DM具有较高的诊断精度和分辨率。 关键词：故障诊断，故障元件，故障元件 图（FEG），多种故障模式，多重故障。

对源图像指定区域（通过矩形的左上角和右下角的坐标点指定）使用最小误差最佳阈值法，通过迭代获得该区域的最佳阈值。

数字图象处理 框架 完整的，可以直接使用的，非常方便的  里面包含 ImageProcess.cpp  和.h的文件.希望能够帮助读者。本人也是小白，刚刚起步，有疏漏的地方希望大家多多关照。大家共同进步！

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

从网站上下载下来的程序，适合初学者阅读。其中自定义两个控件用于显示图片和灰度调节。导入的图片可以自动出现滚动轴，右侧鼠标拖动曲线调节，则左侧的图片自定显示灰度。另外还可以获取此时图片各个像素的灰度值。当然包括最基本的保存图片功能。自己是初学者，想和大家分享下，程序里的自定义控件还是做的挺好的。

完美的图像处理算法，利用OPECV和拉普拉斯金子塔算法对两张图片进行分层再融合，本处只提供源代码，可将代码添加到工程中就可以运行图像处理的初学者一定要下着看看，完美的效率，完美的效果，果断分享

行人跟踪一直是视频研究的一个重点问题，本代码御用kalman跟踪行人,再视频场景中检测到行人的存在，并用红色矩形框对行人进行跟踪，能较好的实现跟踪

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基于视频的目标跟踪 ，在opencv2.4.8和vs2010开发，基于camshift算法，需要手动鼠标选取跟踪物体