隐形水印与视频文本水印的融合

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图像压缩经典ezw算法，亲测可用，内带执行步骤，直方图、效果图、源图片均有，可供初学者学习参考使用。

应用背景简单的图像处理，希望能在校准面板上找到中心点，找出如预期的那样，进入灰度图像，通过低通率和历史的图像，对图像进行滤波，寻找精确的点质心！！！希望所有的人可以尝试！关键技术讨论的技术将允许进行全面的校准和校正x，y的像素坐标而只考虑两标定和校准的测量。这些都是通过查找所观察到的，和一个校准目标的坐标。任何鱼眼镜头有约球面形状可以用这种技术来校正失真。测量被采取发现镜头的边缘和质心。这些可以由计算机自动完成并没有需要任何有关镜头或校准目标位置的知识。三分之一测量采取的球形失真的程度，这是通过比较预期测量所获得的测量，然后绘制一个曲线，描述的失真度。

对上传的图像执行otsu阈值技术。

利用opencv图像处理工具包，在VC6.0平台上对图像处理。。图像的区域生长，Canny算子，并行区域分割，串行边界分割，图像分割等算法，可以对图像进行很好的分割  很适合初学者的学习

代码为基于内容的图像 retrievalRegion 基于图像检索 （RBIR） 是图像的基于内容扩展检索技术。基于区域的图像检索系统提供新的查询要搜索在任意环境中嵌入的对象的类型。RBIR 系统自动图像分割成数目可变的区域，并使用分割算法来提取一套功能 （如颜色、 形状和草图）为每个区域。函数确定数据库映像之间的差异和一组引用区域。不幸的是，大的评估费用不同功能的限制了基于区域的图像检索到相对较小数据库。这种方法的最关键部分是分割的地区。

图像匹配，opencv实现，方便初学者掌握opencv的匹配库的应用。通过熟悉代码，学会opencv的基本匹配应用。最好有一定的C语言基础。opencv虽然简化了C++对于图像处理的代码长度，但并不能直接通过opencv来完全替代C++中图像处理的基础学习。

寻找最佳的路径匹配两个时间序列信号将许多研究者的主要任务是在这些应用程序中的重要性。动态时间弯曲 (DTW) 是一个突出的技术来完成这项任务，特别是在语音识别系统。DTW 是匹配的技术，在其中测试信号是拉伸或压缩根据参考的模板成本减少消耗。虽然有在语音识别中的隐藏马尔科夫模型 (HMM) 等其他先进的技术和人工神经网络 (ANN) 的技术，DTW 广泛应用于那些嵌入在手机等小型嵌入式语音识别系统。此的原因由于 DTW 引擎，这使它适合许多移动设备的硬件实现的简单性。此外，在大田中的训练程序是非常简单、 快捷，而 HMM 和人工神经网络的竞争对手。