opencv轮廓提取

功能：将黑色边缘区变成白色边缘区（对于取得一个图像的感兴趣部分，随后再进行下一步处理有帮助，否则黑色边缘区很可能造成影响） 1、OpenCV的配置写在OpenCV_Rel.propsOpenCV_Dbg.props中，需要替换为你自己的OpenCV库的对应路径 2、输入图片名称为in.jpg，运行后会自动生成out.jpg，参考图已放入 3、提供Release文件夹，里面是编译好的结果，将Opencv的dll放进去就可以执行了，我主要是分享代码，就不把dll放进来了

基于opencv的canny边缘检测功能实现。使用语言为C++;功能比较简单。只是简单的算法功能实现。

//这是一个使用Opencv读取16bitTIFF图像的函数，使用与已知宽高的图像//注意需要在函数外部为图像分配内存，使用完毕后记得释放内存//参数：imagePathName 待读入的影像路径名 __in__//参数：subImage 保存读入数据的数组 __out__//返回值：成功返回true,失败返回false/*unsigned short* subImage = new unsigned short[subWidth * subHeight];memset(subImage, 0, subWidth * subHeight);read16bitTiffOpencv("2084_00.tif", subImage);......delete[] subImage;*/

火灾监测系统，特点在于监控方面属于先期预报警系统。与传统火灾自动报警系统不同的是，电气火灾监控系统早期报警是为了避免损失，而传统火灾自动报警系统是为了减少损失。所以，这就是说为什么不管是新建或是改建工程项目，尤其是已经安装了火灾自动报警系统的单位，仍需要安装电气火灾监控系统的根本原因。

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。

该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题

利用vs2008在mfc框架下开发的可执行的图像处理案例程序，可以实现图像的开闭运算以及交互式操作，根据自己的要求还可以对图像进行扫描填充

简单的bila滤波器，使用VS平台编译，可自行改进，灰度领域加入了自适应算法，用以测试降噪以及边缘模糊效果，

基于BOW的图像分类，包含了训练集和测试集合，在控制台下运行

此代码用于局部动态阈值分割图像，包中已经有Demo，并且可以保存分割好的图像到images文件夹下。一次实验的代码。