基于OpenCV摄像机标定

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此应用程序可让您使用手指手势的计算机屏幕上绘画......它是使用 opencv249 和 visual studio 2010 生成的

制作一个在Android手机中用的圆形滑动菜单，像老式电话机一样的操作排列方式，有旋转效果。这仅是一个Android菜单，并不包括其它复杂的功能，有兴趣的下载源码包研究一下。

通过对照片中的数字进行图像处理操作，运动BP神经网络，识别图像中的数字

实现了基于opencv 的手写数字字符识别主要参照文章： http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/ 基本上就是按着人家的代码来配置的，完后小改动了几个参数，写了一个文档，方便大家学习吧。

傅里叶变换函数与傅里叶反变换函数，，用于计算边界的傅里叶描绘子。类似的，给定一组傅里叶描绘子，傅里叶反函数可以用给定数量的描绘子计算器逆变换，以产生一条封闭的空间曲线。每个函数的文本段均解释了其语法。

应用背景用于标准灰度图像的JPEG压缩，编码。计算压缩比，PSNR的值关键技术压缩中用到许多编码方法Huffman编码、RLE 、DPCM

基于OPENCV编写的几何图形识别。对一些人类在视觉上存在明显区别的几何图形,提出了轮廓搜索‰ 折点定位的改进算法。通过搜索出的轮廓折点,根据它的数量,以及相邻折点之间连线的相互几何关系,最后识别出图形的快速算法。本文对大量几何测试图形用该算法实验,结果证明该识别算法具有运算速度快,准确度高的特点,在图形发生拉伸旋转等变形时也能很好对图形进行识别。附带自己编写的相应测试源代码，对利用取模软件建立的图形进行识别。

能够对给定文件的图像的纹理进行分析，提取相关的数据：包括能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关等信息，并显示分析结果

应用背景基于互信息(Mutual information, I)的配准方法是利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图像的相似度，采用一定的搜索算法得到使相似度最大的图像空间变换形式，达到配准图像的目的。两个变量的联合概率分布于完全独立的概率分布的广义距离来作为变量之间的相似性测度。由于互信息测度无需预先假设不同成像模式下图像灰度的相关性，也不需对图像进行分割和任何预处理，精度高。关键技术采用二维图像空间变换模型中的刚体变换，主要是确定浮动图像变换过程中是的互信息最大时浮动图像所旋转的角度和在x和y轴运动的位移。要求得两幅图像的互信息，则要分别求取两图像的熵和二者的联合熵，而熵的求取需要使用到图像的灰度直方图，故要先求取每幅图像的灰度直方图。这一过程中需要浮动图像在变换过程中出现的非整数坐标上的点进行灰度插值（本程序采用的是双线性插值）