快速双边滤波源代码

这次提供的是一个源码和头文件的压缩包实现的主要功能是对计算机上的图片进行树结构的查看并显示（显示还可以自定义特效以及选择图片查看的显示模式），再就是对图片进行编辑处理——有点运算（灰度运算、直方图等）、几何变换（平移、缩放、镜像/转置、旋转等）、图像增强（等平滑、锐化、细化、滤波等）。

cs算法：FBMPR。

本代码是李春明博士的LBF方法的源代码，非常适合初学水平集的学者使用，代码易懂，解释详尽，非常正规，很值得详细学习

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。本代码主要是展示，cvmat的一些基本操作。希望可以帮到大家。

这里在VS2010和opencv的环境下编码的调取摄像头并对摄像头捕捉到的图像进行处理。 第一步：初始化摄像头。 第二步：设置图像属性。 第三步：获取一帧图像。 第四步：显示图像cvshowimage()。 第五步：保存图像。 第六步：对图像进行阈值分割。 第七步：对图像进行二值化处理。 将彩色图片转化为灰度图片

一维条形码识别系统基于VC6.0，对输入的条形码图像进行预处理，进一步识别，是目前基于条形码进行货物扫描识别的关键。内含识别图片。

此源码能够对图像进行多种处理：边缘检测，点处理，灰度拉伸，图像增强，harris角点检测等。有candy，sobel，robert等算子的算法实现，有很多注释，特别适合初学者学习

应用背景测试查看matlab中的三个显示函数 image,imshow,imagesc 的区别，首先讨论了图片的存储格式对图像处理、显示没有影响，然后通过对图像进行R、G、B分别显示，整合，直观地展示上述三个显示函数的差异，包含图像，可以直接运行展示关键技术R、G、B三通道分别显示、处理图像，适合于初学图像处理者，厘清基本问题，高手可以忽略

单摄像机校准源

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。