视频图像运动目标检测框架

在学习图像处理时做的汉字点阵字体生成工具，界面是参考网上一个点阵字体生成器，可以获取任意字体和大小的汉字的点阵，为后面的汉字识别提供样本，要用VS2005或者以上版本打开

Bresenham画线算图形学中最基础的知识了，可惜我并没有选修过图形学，所有还是有必要熟悉一下。上一篇用到的画线函数应该算是数值微分法，也是我最常用的一种方法，不过这种方法似乎并不是很好。这里的画线方法比上一种方法好。算法原理如下：过各行各列象素中心构造一组虚拟网格线。按直线从起点到终点的顺序计算直线与各垂直网格线的交点，然后确定该列象素中与此交点最近的象素。该算法的巧妙之处在于采用增量计算，使得对于每一列，只要检查一个误差项的符号，就可以确定该

为绿色版本，为了提取图片上的正交坐标；通过添加图像的四个角的坐标，对图像做矫正，矫正好之后，可以提取图像上的横纵坐标，易于学习方便。

TPicShow 在纯 Delphi 代码是图像滑块控件具有176过渡效果。TPicShow 的主要特征是： 可以以编程方式控制图像过渡 图像可以伸展或在控件的客户端区域中居中显示 控件可以显示背景图像为居中，舒展，或平铺 转型进程可以使用分离的线程 新的过渡效果可以方便地执行和添加到控件 TDBPicShow 是 TPicShow 从一个 blob 字段中加载位图、 jpeg、 图元文件，png （Delphi 2009 年及以后） 图像的能力的识别数据的版本。

小波变换的边缘检测是图像处理算法的重要组成部分。您可以手动选择你的形象，并运行该程序

这是用C++实现MRF分割的源代码。

C++写的harris角点检测程序，效果明显，注释较清楚，容易扩展功能，这是一个MFC程序，运行结果为一个界面，功能为打开并显示待检测图片，图像基本的预处理如：图像滤波，图像增强等，最后显示的图像的角点信息，并可以自行调试提取角点的参数..

基于相位相关性的运动估计实现方法，matlab代码

把24位的图片转换为8位的灰度图,C++程序，把真彩图转换为256

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。