亚像素边缘检测

基于空圆原理实现Delaunay分割，根据“多对角线交换循环算法”实现约束条件的插入-empty circle on principle to achieve Delaunay segmentation, according to the "multi-diagonal exchange cycle algorithm" to achieve the insertion restrictive conditions

该VC6.0工程，是基于USB摄像头的图像处理代码，刚开始学习视频图像处理的同学可以参考下。

数字图像处理学-Digital Image Processing

win-tc构建环境win-tc BGI图形编程模板

使用2D变换原理，绘制一个2D图形,并进行图形基本变换-use 2D transform, drawing a 2D graphics, and basic graphics transformation

该工程从五万张图片中提取每张图片的Gist特征，每张图片都有自己所属类别的标签，然后用Liblinear分类器进行训练，得到一个模型，再对一万张图片进行预测，与这一万张图片的标签信息对比，得出预测正确率                                                                                                                                                      

一个能够播放GIF的小程序 可以中途停止什么的-broadcast to a small GIF procedures can stop what

VB 画三次参数样条曲线的小程序，比较精致:-)-VB painting three parameters- spline curves of small procedures, more refined :-)

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-my english is poor

计算机图形学原理及算法教程 (Visual C++版) 三维变换-Computer Graphics Principle and Algorithm Tutorial (Visual C++ Version) Three-dimensional Transform