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基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理(Image Processing)、图像检索(Image Retrieval)等多个研究领域。简单的CBIR系统，允许用户输入一张图片，以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系来实现查询功能。用户输入一串文字，检索系统给出与该文字直接相关的图片。

本资料非常详细的介绍Kinect相机的标定过程，是学习各种相机标定的参考材料。另外，里面还介绍了标定的原理标定的棋盘等。

资源描述用专业的图像处理软件opencv对图像进行chog特征提取

数字图像处理与机器视觉将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 本代码为该书配套的VC工程源码，非常棒，推荐大家了解数字图像处理与机器视觉的基础内容。

ransac算法， 去除误匹配点，可提高匹配的质量，也可提高匹配的速度，感兴趣的同学可以下载看看，

应用背景道路识别提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术使用CNN方法对道路进行识别提取，效果很好，不是遥感影像的道路。。。。。。。。。。。。。。。。。

来源与医疗图像通过NSCT第一变换，随后通过组合低和高频率成分。被提出并用于融合的低和高频率系数基于相位一致性和指令对比两个不同的融合规则。最后，将融合后的图像是由逆NSCT与所有的复合系数构成。实验结果和比较研究表明，该融合框架提供了一种有效的方法，使多模态图像的更精确的分析

利用大华摄像头的官方sdk开发的视频预览、截图、回放、云台控制等功能，用vc/MFC界面做的，比较简单的实现

翻译 maninwest@Codeforge  作者:Olivier Giulieri@ Codeproject 简介 此项目是一个 web 颜色选择器，看上去像是 Microsoft Office 2010 中的那个。它可以内联使用或者作为绑到文本框的弹出窗使用，支持多种配置和主题。该项目和演示托管在 GitHub 上。 http://github.com/evoluteur/colorpicker 使用代码首先，加载 jQuery (v1.7 或以上版本)、 jQuery UI (v1.8或以上版本)以及这个小工具的代码： 这个小部件需要 jQuery UI 主题， 以及自带的基本 CSS 文件 "evol.colorpicker.css"，在这里我们使用 "ui-lightness" 主题作为例子:

使用QT的环境，可以自行修改，读取raw文件，转成opencv的Mat类。void readRaw(char*name,Mat dst)这个函数主要用取读取raw文件， 并且转化成Mat类。 void writeRaw(char*name,Mat &src)这个函数主要将Mat类写入raw文件。