纹理特征提取

本源码是基于《A texture-based method for modeling the background and detecting moving objects》一文实现的，该方法是基于图像中各个像素点的建模方法，提取的纹理特征的方法为LBP直方图，每个像素点的背景模型中包含K（一般为3或5）个LBP直方图，在后续处理中每来一帧时先进行前景检测，然后更新背景模型，如果当前像素点的LBP直方图和其背景模型中的任何一个直方图都不匹配时，就把权值最小的那个直方图替换成该像素点当前的直方图，并且设置其权值为一个很小的值，如果当前像素点的LBP直方图与其背景模型中的某一个最匹配时，就更新那个最匹配的直方图，并且更新其权值，背景模型中的其他直方图只更新权值。更新完之后进行权值归一化，根据权值大小进行排序。

做图软件的设计，有各种图源的设计包括园/直线/点等各种做图元素的基本构型都有详细的做图代码 主要涉及简单的界面大合集，界面优化，人际交互设计。基本涵盖了基本做图软件的各种基本图形元素的构建，希望给读者一些帮助。

对红外图像首先在方差空间中提取显著性区域，然后根据图像复杂度对显著性区域进行筛选，最后采用阈值分割方法分割显著性区域，获取目标。

翻译 maninwest@Codeforge 作者:Mr. Lai Tai-Yu@CodeProject我们常在报纸上看到图片。观察这样的图片你会发现它是由一个个点组成的。我们也可以做出这种效果。很有趣。适用于初学者。背景操作系统: Microsoft Windows 7 专业版 (64 位) 开发实用程序: Microsoft Visual Studio 2010使用代码 // The height of the image. for ( int iY = 0; iY < imageA->DibInfo->bmiHeader.biHeight; iY++ ) { // The height of the image. for ( int iX = 0; iX < imageA->DibInfo->bmiHeader.biWidth; iX++ ) { // The index of pixel, because we use the three depth bit to present one pixel of color, // Therefore, we have to multiply three. lIDXA = ( iX * 3 ) + ( iY * imageA->DibInfo->bmiHeader.biWidth * 3 ); // To get the pixel depth of the blue channel, byteRGB_BA = imageA->DibArr

是一个边缘检测算法，包含robert，prewitt,sobel,marr,canny算法，还可以将这几种算法放到同一张图下就行比较，是用matlab语言编写的程序，在matlab2012a 版本上测试成功，很好用，程序很简单，很容易看懂！

         static double[,] YUV2RGB_CONVERT_MATRIX = new double[3, 3] { { 1, 0, 1.14 }, { 1, -0.39, -0.58 }, { 1, 2.03, 0 } };      

利用简单的命令对图片进行剪裁，这个可以用鼠标选择自己想要留下的图片区域，不需要计算目标图片的灰度值或坐标范围，仅仅用鼠标选择目标区域进行剪裁就可以得到自己想要的图片，然后保存。

该程序包含Matlab代码的指纹识别。整体结构包括指纹增强，方向和岭估计，二元掩蔽和特征提取码。分类过程最后进行分类的输入图像，以确定它们是否属于同一人或没有。

在图像处理方面的实际应用中，为了完成实际的需要，可能整个图像处理过程仅仅对一些图像目标较为关注，整个流程都是围绕着这些图像目标所进行的。按照实际需要，一副图像可以分为两部分：前景（对应于实际中要使用的图像目标）和背景（图像中非目标的其它区域）。在作物病害诊断系统中，对图像进行分割后，为了完成最后的识别过程，需要对分割后的目标图像区域的特征（颜色、形状等）进行提取和分析，因此，图像分割在整个诊断过程中是十分重要的。

本程序是在VS上开发的，基于计算机视觉开源库opencv进行图像读取，可以同时打开两张图片， 分别显示在MFC视图中，两图片都有滚动框。在此基础上，可以进行后续处理，如融合，融合部分还没做完。