把avi 分解成 bmp

MODIVCDemoExe、 能直接运行，看看OCR的效果

这一个简单的项目,需要一个视频路径和计算场景的视频。场景是基于连续两帧之间的运动可由用户阈值。场景类也可以扮演幕后,返回现场最高的帧数,返回现场与最低数量的帧和/或通过id获取场景。该项目使用opencv的运动估计计算两帧之间的运动。幕后存储在两个向量。一个向量未分类的场景,另一个拥有场景以升序排序基于它们所包含的的帧数。

Harris检测角点的方法，能够很好的检测出棋盘格内的角点数目，基本无误检。

应用背景要求：Matlab，Matlab图像处理工具箱。在图像压缩和特征提取中，线性扩展的标准使用。这是最近提出的李和承：一个正或非负线性扩展是一个非常强大的约束，这似乎导致图像的稀疏表示。他们的技术，被称为非负矩阵分解（NMF），被证明是一个高维数据中的有用技术由非负性成分组成。关键技术关键词：MATLAB源代码，，，NMF，图像，压缩，非负矩阵分解。1发布日期2014.10.27主要特点：NMF的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码（保护p-files）可用绩效评价

基于dm6437的程序，主要用c进行编写，对用ccd摄像头采集来的图像流进行入、采集，并通过液晶屏进行显示，通过对每一个像素与sobel算子进行卷积和，实现对采集来的图像流进行边缘检测，从而达到我们想要的效果。

生成具有真实感的图形，在给定视点和视线方向后，决定场景中哪些物体的表面是可见的，哪些是被遮挡不可见的，在成运行结果中，可以旋转物体观察效果

应用背景vs2010+opencv2.4.8,人脸识别，ORL人脸数据库，里面有两个代码，LBP.cpp利用LBP方法先训练图像得到分类器（xml）然后测试待测样本。LBPload.cpp则直接可以用LBP.CPP生成好的分类器测试待测图片，比LBP.cpp快很多。关键技术用的是LBP算法，也可以换成pca和fish算法，只是LBP更快而且占得内存也小一些，里面也有测试时间。为了方便，我直接确定的测得是第13个人，可以修改的。里面的data文件夹里面的at.txt和待测图片路径记得按照你们的情况修改。

合成孔径雷达 （SAR） 图像受突出的散斑噪声，通常被认为是一个纯粹的乘性噪声的过程。理论上讲，此乘性噪声是变化的标准偏差为信号值，"系数，"比理论上不断在 SAR 图像中的每一点。大多数为相干斑抑制的筛选器基于此属性。这种属性是 irrelevantfor 新的滤波器结构，基于方向平滑平滑 （EDS） 删除无模糊边缘散斑噪声的 SAR 图像的增强定向 （DS） 理论。我们的有效性这比作既定的散斑噪声去除技术对 SAR 图像滤波新方法。源纸： M.Mastriani，A.E.吉拉尔德茨，"增强方向平滑算法的边缘保持平滑的合成孔径雷达图像"，测量科学审查、 Volume4，第 3 节，2004年。

这是在编码用于使用Canny边缘检测图像的边缘检测。在边缘检测这个非常有用的代码phenomena.Also使用Canny边缘检测的边缘检测比使用Canny边缘检测给予更高效，更好的边缘检测到其它边缘检测图像对比其它边缘检测technique.The边缘检测更好。Canny边缘检测器执行的边缘检测4步骤。

图像处理的课程设计、基于Python语言+图像处理+svm的验证码识别