数字验证码识别

面对通过USB摄像头的实时拍摄的图像识别的例子。它的演示。没有在个人电脑上，但在嵌入式主板，如比格板性能问题，它需要的优化配置。它的运行速度非常慢。

资源描述了解数字图像处理的基本算法，如平移、旋转、平滑、锐化、灰度图的转化、对比度扩展，腐蚀、膨胀...

图像分割的n种方法，包括自适应阈值法，全局阈值法，二值化法等等，附带详细的解释

超声图像通常会含有SPECKLE噪声，本代码用于仿真生成图像的SPECKLE噪声，对研究去噪的同学有一定的帮助

应用背景SLIC是Simple Linear Iterative Clustering的缩写，是一种基于聚类算法的超像素分割。它在CIELAB空间中使用聚类，由LAB颜色空间中的亮度分量L和两个颜色分量a，b以及像素坐标x，y共同构成的5维空间中执行的一个局部像素集合。图像色彩的信息和图像平面空间几乎统一，以此这种新的距离度量就生成了结构紧凑、规则，并能够无缝隙的包含灰度及彩色图像。SLIC算法执行起来非常简单，容易在实践中应用，它只需一个参数即可。关键技术 SLIC不仅可以分割彩色图像，也可以兼容灰度图或位图，并且还能人为的设定超像素点的数量。 里面有导出的直接可执行的程序，也有详细的代码，用VS编写，系统32位，如果用64位需要更改vs配置，自行百度。

深度学习的一种模型deep-net其中是自编码SEA和分类器组成，用于图像分类；SEA可以用于可以代表输入数据的最重要的因素，加上分类器softmax就能实现分类；在图像分类上要好于其他的模型

CMT源码，实时摄像头可运行，提取特征点，通过特征点之间拓扑结构变化，判断目标物体的动作变化，使用Python语言进行编程。

其中，mdivwctl.cpp，mdivwctl.h 是MS_OCR的模块程序，一些功能函数尽我们的理解作了中文注释。用法主要在CCMD_OCRView.cpp中，OCR的用法很简单；为了使示范程序象样一点，添加图形的显示（它与OCR无关）。图形显示使用了CXImage包，这里你也顺便了解一个CXImage包的用法吧。这个程序中OCR的识别类型我们设置成简体中文，这样对英文的识别不好；当然你可能修改成识别英文（或其它国的文字，源程序里都有，你自己找吧）。

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。

此源码采用c++语言编程，图像中的头文件包含许多重要的信息，比如焦距等，利用这个源码编译后运行可以提取很多重要的 信息，一次通过这种信息来达到自己的目的，比如运用在三维重建等方面