sobel边缘检测算法

目的是实时视频处理中识别出对象。使用示例 Grabber 滤波器来获得网络摄像头源的帧我成功将类似颜色的像素分组。 在另一个处理层，对象会通过表观速度和常数边界关联到这些组，这样就可以将不同颜色或图案的对象识别为同一个物体

验证码识别系统(通用验证码识别引擎)v2.1 绿色官方版 四大类识别模式：分割识别、混合识别、整体识别、快速识别，能有效识别字符扭曲，粘连，重叠的验证码。独有的整体识别模式，图像无需分割，甚至不需 要降噪即可识别，对于干扰点，干扰线无法清除干净的图像特别有效！！新增快速识别模式，多达上千的字模也可以把识别时间控制在几十毫秒。识别验证码更准 确。 三大类分割模式：自动分割，平均分割，垂直分割，图像分割更轻松。 十大类处理滤镜：将近40种的图形处理滤镜，全部自行编写底层代码，再复杂的验证码也可以有效处理，迅速得到清爽的二值化图像。处理验证码图形更容易。 强大的字模制作和管理界面：极大节省制作字模时间，轻点鼠标即可一次性得到几十个甚至几百个字模，你唯一要做的就是输入字模对应的字符。 先进的识别加速技术：双重加速机制，有效提升验证码识别速度，达到了识别速度与准确性的平衡。 提供支持C#, VB.Net, VB, VC, Delphi, C++Builder、VFP、易语言等各种语言调用的标准DLL文件。 注：演示版无法发布识别库，需要更高级功能，请联系作者购买正版！

双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。  双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edge preserving），一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够干净的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。    为了加速图像处理速度，本程序为多线程并行运行，加速效果显著。

本程序是图像处理基础的一个实现。本程序的内容包括负片图像操作、亮度、对比度、灰度图像转换、黑白图像转换、垂直翻转、水平翻转和对角线翻转。

基于opencv的车道线检测代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。效果一般

此项目帮助您查找给定图像的直方图，并使它得到更好的对比图像。可以使用此直方图均衡化增强对比度较低的任何图像。此项目还包含直方图匹配给定的图像直方图对标准图像直方图匹配。该项目是在 Visual Studio 2010 中实施的。

此程序是用IDL语言编写，在IDL平台编译器上直接运行，选择输入路径和保存路径。输入数据为二值图文件，格式为ENVI支持的格式。主要是去除二值图中一定面积的碎斑，可以指定碎斑的像元数量，此程序不影响其他的斑块形态。主要用于遥感提取二值结果的后处理。

给定一个含有人脸的图片，可以自动找到双眼，然后把人脸裁剪出来，将人脸进行旋转，到水平， 并将两个眼睛之间的像素整定成100，整个图片是 340*340

改进自适应交叉和变异概率 在遗传算法中，通过交叉操作和变异操作使一对相互配合又相互竞争的算子的搜索能力得到飞速提高。交叉操作作用是组合交叉两个个体中有价值的信息产生新的后代，它在群体进化期间大大加快了搜索速度；变异操作的作用是保持群体中基因的多样性。为了加快收敛速度和全局搜索性能，在遗传算法计算的过程中，根据个体的情况，自适应的改变两者的概率，将进化的过程分为渐进和突变两个不同阶段。在Srinvivas等提出的自适应基本遗传算法中，交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，在保持群体多样性的同时保证了遗传算法的收敛性。

本代码通过去噪，裁剪，Niblack分割，中值滤波最后经过细化得到细化去噪的手指静脉图像