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数字图像的基本代码，初学者可以看看，进一步完善也挺方便                                                   

对于图像的每一个像素，都可以找到一个可以逼近该像素及其邻域像素灰度值的函数，这种逼近方法叫做小面模型。实现了Haralick小面模型，实现对图像边缘的提取，

应用背景 适用于数码相机等手持设备拍摄到的字符图片实现图片左下角时间识别、图片中存在的较大字符区识别。 字符区字符数建议8个以上，如果要识别的字符数有变化，可对程序中一个对字数数进行筛选的参数进行修改即可。 关键技术关键点：如何在整个图片中搜寻到字符区的方法以及搜索到以后如何进行筛选出真正的目标区。

通过相位匹配算法实现相位转换，利用FFT变换达到预期效果，最后输出图像和旋转角度，方法简单，节约时间，效率得到很大提高。

VivaGraphJS 是一个 JavaScript 库，用来在网页上进行图形绘制。旨在扩展和支持不同的渲染引擎和布局算法，当前支持通过 SVG 和 CSS 进行图形渲染。

形态学操作是最近才提出的新的方法，在matlab中有很好地运用，但是在opencv中函数明显不足，而且还有问题，可用性不高。本程序实现了c++环境中的多种形态学操作，如：开、闭、膨胀、腐蚀、骨化、细化等。可以说是很有用处的，已经调试，没有问题。

应用背景如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。关键技术对于第一帧出现前景的情况，由于后续更新背景都是对前景mask后对背景进行更新的，所以第一帧的前景部分对背景的影响因子很难被更新掉。这里提出一种改进的办法——混合高斯模型。可以使一个像素具有更多的信息，这样可以有效的减少类似树叶的不停飘动，水波的不停荡漾这种对前景的干扰。这个精密的算法比之前我所介绍的简单方法要复杂很多，不易实现。还好，OpenCV已经为我们做好了相关工作，将其封装在类BackgroundSubtractorMOG，使用起来非常方便。

应用背景一个写承诺的眼睛检测和模板匹配的Android教程。由于OpenCV的Android是越来越好，一些代码片段可以是旧的，不是最好的解决问题的方法。如果您发现了一些改进，请评论或联系我，我将编辑这篇文章，分享给别人。我们采取标准的人脸检测和OpenCV的例子延伸一点。Android SDK可以在opencv  发现http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-android/；如果你arent"n熟悉Eclipse和OpenCV的呢，请阅读 ；  opencv4android的基本设置；第一。进口面检测样品，以蚀和清洗/建设项目确保正确进口和工作。正如你可以在视频中，有一些不同的图形用户界面对纯样品。有一个滑块可以很容易地改变匹配方法和按钮来重新创建眼睛模板。关键技术Android SDK Java OpenCV图像处理

lBP纹理提取纹理源码，使用c++编程，局部二元模式方法提取目标的纹理特征，是经典的局部纹理特征提取方法。

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