模板匹配数字识别

用hough变换检测直线，Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为专利被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性

应用背景 视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 关键技术 具体的实现过程主要分为两部分：一部分是调用absdiff函数找出当前图片和背景图片的区别，这之中使用了threshold函数去除为前景，当前图片像素与背景图片像素变化超过一定阈值的时候才认定其为前景；另一个工作是更新背景图片，调用函数accumulateWeighted，根据权重参数可以调整背景更新的速度，将当前图片更新到背景中，这里巧妙利用得到的前景提取结果作为mask，在更新背景图片的过程中避免了前景的干扰。

完美的图像处理算法，利用OPECV和拉普拉斯金子塔算法对两张图片进行分层再融合，本处只提供源代码，可将代码添加到工程中就可以运行图像处理的初学者一定要下着看看，完美的效率，完美的效果，果断分享

验证码识别系统(通用验证码识别引擎)v2.1 绿色官方版 四大类识别模式：分割识别、混合识别、整体识别、快速识别，能有效识别字符扭曲，粘连，重叠的验证码。独有的整体识别模式，图像无需分割，甚至不需 要降噪即可识别，对于干扰点，干扰线无法清除干净的图像特别有效！！新增快速识别模式，多达上千的字模也可以把识别时间控制在几十毫秒。识别验证码更准 确。 三大类分割模式：自动分割，平均分割，垂直分割，图像分割更轻松。 十大类处理滤镜：将近40种的图形处理滤镜，全部自行编写底层代码，再复杂的验证码也可以有效处理，迅速得到清爽的二值化图像。处理验证码图形更容易。 强大的字模制作和管理界面：极大节省制作字模时间，轻点鼠标即可一次性得到几十个甚至几百个字模，你唯一要做的就是输入字模对应的字符。 先进的识别加速技术：双重加速机制，有效提升验证码识别速度，达到了识别速度与准确性的平衡。 提供支持C#, VB.Net, VB, VC, Delphi, C++Builder、VFP、易语言等各种语言调用的标准DLL文件。 注：演示版无法发布识别库，需要更高级功能，请联系作者购买正版！

基于OpenCV的OpenCV的摄像机标定问题的研究，文章比较详细透彻地分析了摄像机的标定的一些理论知识的介绍。对于初学者将是一个比较的文件。

资源描述 基于c++图像处理的BMP读写文件。。。写的一般，仅供参考吧                                                                     

基于运动的多目标跟踪

我们在计算机视觉相关的实验中都需要视频与图片序列之间相互转换。一方面将其封装为函数，方便调用；另一方面，视频转图片可以任意设定图片输出目录，函数会自动创建相关目录；图片序列转视频可以设定更多的参数，也就可以更好的控制，而且可以自行设定视频输出的目录，函数自动检测并创建相关目录适合windows平台+OpenCV；

学习数字信号处理时，基于时间的离散傅里叶变换和基于频率的离散傅里叶变换及其对应的逆变换，非常重要。下面程序实在VS的平台上运行的程序，希望对大家有用处。次程序集合了三个程序为一体，更简洁实用。

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割