车道线检测

应用背景这个应用程序有助于编辑你的背景，你的任何图片，并保持透明度，只有少数几个，点击。关键技术我的照片编辑应用程序中使用MFC编辑你的照片有效就像你想要什么

用高光谱数据对地物进行分类，分别用KNN算法（K—近邻）和GDA算法进行分类。 The main contents are as follows:             Introduce two kinds of classification algorithm -- K nearest neighbor and Gauss discriminant analysis.  

在此代码中成长在大脑中的肿瘤部分被分段。它处理与 dicom 图像和有一套 40 dicom 图像加载到一个接一个的代码和分割完成。首先由通过添加一些对比度和亮度提升形象完成一些调整。然后图像转换为二进制图像后，不同强度被分配到图像的不同部分。然后基于位置和强度，它分段的肿瘤部分。

这是试图将像素坐标转换从位图加载到 Timage 到纬度和经度。 它包括显示纬度和经度为东、 西、 北和南的可能性。 我正在研究以及到 DMS 转换 （尚未实施） 这是在本机 Delphi 7，没有花哨的组件安装 （在我看来相当讨厌) 编码 沃尔夫勒姆

经典的中值滤波算法要求对窗口内的像素进行排序，当窗口尺寸较大时，处理速度很慢，不能满足计算机对图像处理的实时性要求。本文探讨了中值滤波的快速算法，旨在提高中值滤波处理速度。结果表明，快速算法可是处理时间大大减小。

此控件　可快速的进行曲线的实时绘制，但有一点问题　就是　在其后有　放大与缩小上的　问题

利用canny算子对图像进行边缘检测，以著名的lena图像作为测试图像，结果显示人物的大部分轮廓都以检测出

本程序实现Aero效果，具体的效果看程序运行的结果，这样的程序是知道一看的哦。你说是不是？

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

图像匹配就是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别，来表示二者的相关性，相关性的大小即可表示匹配的准确率，使用fft算法实现两幅图像的互相关匹配，可以对有角度旋转的图像实现匹配。