主图像压缩编码

1.56版 ，含演示 delphi 显示png 的控件 pnpdelphi delphi 显示png 的控件 pnpdelphi delphi 显示png 的控件 pnpdelphi

本程序包含了图像处理的基本算法，包括图像中值滤波、均质滤波、图像的边缘检测，如sobel算子、拉普拉斯算子、梯度算子等等；还包括图像的分割算法，如分水岭分割等等。

Use a standard Lena image as the ground truth, then calculate the PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) & MSE (Mean Square Error) values of another test image. Note: The two images must be with the same size. The main code: MSE = double(Sum_SE)/(H_src*W_src) PSNR= 10*log10(255^2/MSE)

没有使用控件，直接控制USB摄像头，整个代码中没有使用任何控件，作者的VB功底厉害。好像是用以个纯粹的类完成的。

最小二乘匹配获取高精度匹配点的vc代码，针对影像匹配问题,对最小二乘法影像匹配的算法进行了研究,理解了该算法的匹配原理,并应用测试程序对该算法进行测试。

本人从别处下载得到的运动图像检测系统，觉得还不错，分享下。

基于无人机航拍图片的拼接程序，加入了照相机参数校正，能够快速拼合场景图，做毕设时写的程序，将读取图像路径加入程序可以直接运行得到结果，中间可以显示多幅图像的匹配关系，粗匹配点对及精匹配点数，拼接时间及校正时间，最后显示拼合结果图并将图像存储

这项工作基于统计方法的问题，而不使用大培训数据库和不诉诸神经网...... 我避免神经网络显而易见的选择，唯一的真正原因是： 1） 它已进行前字符识别。 2） 它不似乎是本着同样的精神，作为我们的课程和讲座， 和方法。 3） 神经网络，以我的经验，似乎并不产生可伸缩的、 关于底层视觉问题/解决方案的重用信息... 就我所知他们只是证明，一些系统称重层感知产量的正确结果大部分时间。 只有几篇文章手写识别的问题，我所读过的指的是统计方法解决它。我已经从他们，我的想法，但是我还没有找到任何准确的参考，我对这个问题的办法。我将会检讨各种统计方法在下一章。

一维条形码识别系统基于VC6.0，对输入的条形码图像进行预处理，进一步识别，是目前基于条形码进行货物扫描识别的关键。内含识别图片。

对当今静态手势识别技术中的各种方法进行了详细的分析，并在此基础上，设计并实现了一套可以进行实时识别的静态手势识别系统。本系统共分为四个模块：手势图像捕捉、图像预处理、特征提取以及手势的分类识别。系统在运行的过程中首先由 USB 摄像头捕获手势图像，再经过图像预处理得到手势的二值图像以及轮廓图像，针对这两幅图像对手势进行特征提取，最后采用基于欧氏距离的模板匹配法进行识别。在系统的图像预处理以及特征提取两个模块中，加入了 OpenCV（微软开源视觉库）函数库，在运行的效率以及速度上都达到了良好的效果。在实际的系统测试中对本文定义的十个手势建立了模板库，并且在固定手势采集距离以及非固定手势采集距离两种情况下对 681 个测试样本进行了识别，平均识别率为 92.80%，达到了很好的识别效果。同时，符合高识别率以及实时处理的设计准则。