openCV+背景差分法

C++图像处理技术百例，叫你玩转C++进行特殊图像处理。                                                            

PHOG形状描述特征能同时描述物体的局部形状和形状的空间布局。其特征表示是通过逐级分割图像，对同一幅图像进行不同尺度的分割，然后计算每个尺度中patch的小HOG，最后综合每一级各分块的梯度方向直方图，组成一个梯度方向直方图金字塔。

数字图像处理

通过相位匹配算法实现相位转换，利用FFT变换达到预期效果，最后输出图像和旋转角度，方法简单，节约时间，效率得到很大提高。

代码实现了何凯明09年发表的论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，实现了暗通道的提取和引导滤波器的matlab实现，

基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展

这是一个基于摄像头的Arm单片机开发的系统程序，具有非常大的所用价值                                                  

应用背景Sobel算子，Sobel算子或有时被称为费尔德曼Sobel滤波器，用于图像处理和计算机视觉，特别是在边缘检测算法，它创建一个图像强调边缘。它被命名后，欧文Sobel算子和加里费尔德曼，在斯坦福大学人工智能实验室的同事（帆）。它是与费尔德曼加里共同开发的航行。Sobel算子和费尔德曼在航行1968谈了一个“同性3X3图像梯度算子”的理念。关键技术操作者使用两3×3内核的卷积与原始图像计算的近似的衍生工具-一个水平的变化，和一个垂直。如果我们定义一个作为源图像，和GX，GY两图像各点的水平和垂直含有导数的近似值。

对图像进行梯度锐化处理，并用数字图像进行测试，从结果看出，经过3次锐化处理后，图像周围出现“长毛‘现象。

基于MFC的贪吃蛇游戏，很好的运用的MFC的画图原理，同时使用双缓存机制防止界面刷新闪烁的为题