谢凤英的VC++数字图像处理(源码)包括源码和测试图像

此程序切片的 3d 图像的许多应用程序 （如去噪和水印适合初学者创建网格

资源描述利用opencv 2.4.9和C、实现RobHess库中图像特征点的提取。改代码经过测试，可用。提取出图像的特征点，并标明图像特征点的大小和方向

算法采用camshift跟踪，实现了实时的多车辆尾随检测跟踪算法，对一定环境下的车辆目标能达到不错的效果

基于OpenCV中值滤波方法，中值滤波是在1971年由Tukey提出来的，它是一种非线性的且比较典型的滤波技术。在某些条件下它能够克服如均值滤波、最小均方滤波等产生的图像细节不清晰，对消除椒盐噪声极其有效，在分析处理一些光学条纹测量图像时有着重要的作用，可是在分析条纹中心方法中没有太大的用处，在处理图像中，可以维持边缘信息，是很典型的平滑噪声法。

指纹识别技术，目前最成熟的生物特征为基础的识别技术之一，可用于识别人类在各种场合

图像的超分辨率处理。将一张正方形图像先降采样变成原来的1/16，然后经过迭代反投影算法再变回原来的大小。将小图和大图比较可以发现清楚了很多。注意一定要放入正方形的图。迭代反投影算法是将模拟低分辨率图像和观测低分辨率图像的误差叠加到当前估计高分辨率图像，生成新的高分辨率估计图像，进行欠采样得到当前低分辨率模拟图像，不断循环迭代这个过程，直到误差精确达到要求范围或直到迭代次数完成（避免出现死循环）。

皮肤的颜色已被证明是一个有用的线索前, 过程的人脸检测、 定位和跟踪。图像内容过滤，内容了解视频压缩和图像的颜色平衡应用程序也可以受益于自动检测图像中的皮肤。近几年文献见诸众多作品为肤色分割和检测

DM6437 上的自动对焦算法实现，包括 图像清晰度评价函数 梯度平方算法实现，改进了爬山搜索算法，使之对焦可以更快，DM6437 定时器初始化，DM6437的启动程序，本程序可在 达盛 EL-6437平台上直接运行。

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

opencv2.4.9+VS2010打开摄像头，并且显示摄像头拍到的图像，并且将得到的图像边缘化，转化为黑白图像，只显示物体边缘特征，也可以只显示灰度图，只要把我注释掉的打开来就可以了，使用vs打开，配置好opencv的环境后，就可以直接运行了，注意是x64，还是x86的机器。