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资源描述    VisualC++数字图像处理技术详解 第一章 图像编程基础

基于Opencv实现的图像纠偏算法，使用的是边缘检测。先进行图像二值化，在进行黑边裁剪，最后进行纠偏旋转。

局部二进制模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是中提出的纹理光谱模型的具体情况1990年 [1] [2] LBP在首次描述1994。[3] [4]它已经被认为是一个强大的功能用于纹理分类;它已经进一步确定，当LBP 是结合梯度方向直方图（HOG）的描述符，它大大提高了对某些数据集的检测性能。  LBP的特征矢量，在其最简单的形式中，以如下方式创建：  划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。  在一个小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在其左顶，左中间，左底部，右顶部，等等）。 跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这给 出了一个8位二进制数（通常转换为十进制为方便起见）。 计算直方图中

wince下的画图程序，WINCE没有带这个小工作，为了让产品更象PC机，我写了这个程序，完全自主编写和代码实现，没有使用DLL或OCX等封装过的东西。功能和WIN32版本类似，因API缺少的原因无画曲线和截取任意图形的功能，其他功能完整。EVC4下编译通过

基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理(Image Processing)、图像检索(Image Retrieval)等多个研究领域。简单的CBIR系统，允许用户输入一张图片，以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系来实现查询功能。用户输入一串文字，检索系统给出与该文字直接相关的图片。

这是一个从一张图像中恢复三维形状的shape from shading方法。我从csdn中将其下载下来的，希望对大家有用。shape from shading（SFS）的matlab代码，修改图片路径，可直接运行。这段代码用的就是Tsai文章中的方法，

关于图像的对称的学习，使用的sift算法，有代码页有文章的介绍，很好用！

自己写的Matlab程序，实现了Canny算子对于图片的边缘检测功能。步骤分为：1，为源图像进行高斯低通平滑滤波。2，计算梯度幅值图像和角度图像。3，为图像进行非最大值抑制。4，用双阈值处理和连接分析来检测。

可以设置编辑框字体类型，大小，颜色属性，可以实现编辑框里文字分割截屏，可预览所截屏内容，并可在编辑框内插入位图，进行删除等操作，并且可以对所分割截屏的内容保存为图像格式。

随机森林算法，通过windows预编译的MATLAB版本工具箱，可以实现机器学习相关应用，很有价值的！