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基于C++ 数字图像处理，主要为几何变换，放大缩小翻转等                                                   

本代码是利用kalman滤波器实现对物体运动状态的追踪，可以有效的减小测量过程中产生的误差对最终结果的影响。

RLE 压缩图形数据是一个自然的候选人。一种数字图像包含的小圆点称为的像素为单位）。每个像素可以是任何一位，指示一个黑色或白色的圆点或几个位，指示一个几种颜色或灰色底纹。我们假设像素为单位） 都存储在数组称为位图在内存中，因此该位图图像的输入的流。像素通常排列在位图中扫描线，所以 第一个位图像素点在左上角的图像，并最后一个像素是一个在右下角。 使用 RLE 图像压缩基于观察如果我们随机选择一个像素在图像中，有一个好的机会，它的邻居会有相同的颜色。压缩机因而扫描逐行寻找运行相同颜色的像素的位图。如果位图启动，例如，17 的白色像素，紧接着 1 黑色的那个，接着由 55 的白色部分，等等，只有数字 17、 1、 55、...需要在输出流写入。 压缩机假定该位图入手白色像素。如果这不是真的，然后该位图入手零白色像素为单位），并输出流应该

Harris角点探测算法函数，input: 灰度级图像  output：角点位置，行列索引值非常简单实用的图像特征点探测算法。也没什么好说的觉得写还行就传上来分享下顺便混点经验。。。。。。

你看，扫描使用智能手机的文件可以被分解成三个简单的步骤：第1步：检测边缘。步骤2：使用在图像中的边缘以找出轮廓（轮廓）表示一张纸被扫描。步骤3：应用一个透视变换，以获得所述文件的俯视图。线2-7手柄导入我们需要必要的Python包。我们将通过导入我上周讨论了我们four_point_transform功能启动。我们也将使用imutils模块，它包含了方便功能调整大小，旋转，裁剪和图像。你可以在我的基本的图像操作后阅读更多关于imutils。接下来，让我们从进口scikit图像的threshold_adaptive功能。该功能将帮助我们获得了“黑与白”感觉我们的扫描图像。最后，我们将使用NumPy的数值处理，argparse解析命令行参数，并CV2我们OpenCV的绑定。第10-13行手柄解析我们的命令行参数。我们只需要一台交换机的形象，--image，这是路径包含我们要扫描的文档的图像。现在，我们有路径，我们的形象，我们可以继续前进步骤1：边缘检测。第61行执行翘曲改造。事实上，所有的繁重被four_point_transform函数处理。同样，你可以阅读更多关于上周的帖子在此功能。我们将通过两个参数为four_point_transform：第一个是我们的，我们装过盘原始图像（不是大小之一），第二个参数是代表文件，乘以调整大小比例的轮廓。所以，你可能会奇怪，为什么我们乘以调整比例是多少？我们乘了调整后的比率，因为我们进行边缘检测，发现轮廓高度= 500像素的调整后的图像上。然而，我们希望将原来的图像，而不是调整大小后的图像上执行扫描，从而我们通过调整大小比率相乘的轮廓点。要获得黑白的感觉的形象，我们再采取扭曲图像，将其转换为灰度和应用自适应阈值上线65-67。

纹理相机的标定算法,象素为4096*2048,在不同角度拍摄的情况下通过验证,几乎100%的通过率,

     在quarters ii 上的运行源程序，有关减法器的仿真波形展示。可根据波形来对减法器的功能进行详细的归纳。。如有不懂的地方可联系。。

这个主要是是在VC++6.0下运行的，在MFC对话框下显示一副灰度图像，可已将灰度图像显示在相应的图片控件上，并且实现灰度空间转换。希望能帮助大家，谢谢！！

文件提供快速高斯模糊函数，处理速度与尺度无关，还有优化空间，请自行优化！

以下代码参考zongzong1113的程序，仅作了很小修改，只处理亮度分量，其实色度分量处理方式是一样的 涉及颜色空间转换，DCT变换，DPCM差分编码、量化、Zig_Zag扫描 该程序未采用Huffman熵编码