Delphi 裁剪图像 动态拖动裁剪框 改变大小 裁剪图像

最近写了几个网站的验证码图片自动识别程序，尽管每个网站的验证码图片都不相同，识别的方法有所差别。但写得多了，也总结出不少相同之处。今天抽空封装出一个基础类来，发现可以很好地重复利用，编写不同的验证码识别程序，效率提高了不少。好东东不能独享，现放出来供大家共同研究，请网友们妥善用之。         封装后的类使用很简单，针对不同的验证码，相应继承修改某些方法，即可简单几句代码就可以实现图片识别了：

OPENCV2.4.8+VS2012编写，基于HOG特征的人群检测，效果不是很好，用于初学者熟悉OPENCV。

应用背景粒子滤波目标跟踪源码，通过粒子滤波技术，画一个待选框，然后在视屏中通过待选框中的运动物体，然后对其进行实时跟踪。本人已经调试。关键技术粒子滤波技术结合目标检测复选框，选择运动目标，然后通过视频序列来检测运动目标并跟踪运动目标，从而达到跟踪目标的效果。

利用区域分割法进行图像分割，需要手动确定阈值和初始点，有八连通和四联通的实现

应用背景蚁群算法是一种自组织的算法。在系统论中，自组织和它组织是组织的两个基本分类，其区别在于组织力或组织指令是来自于系统的内部还是来自于系统的外部，来自于系统内部的是自组织，来自于系统外部的是他组织。关键技术蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其它算法，蚁群算法对初始路线要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。其次，蚁群算法的参数数目少，设置简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。

BMP转换JPG

对源图像指定区域（通过矩形的左上角和右下角的坐标点指定）使用最小误差最佳阈值法，通过迭代获得该区域的最佳阈值。

这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的，感觉挺有意思，就研究了一下。算法的详细推导可以在这篇博客中找到，我比较懒，只在纸上推了一遍，就不在博客上编辑了。不过这里还是要把逆变换公式写一下。 

目的： 若要编写一个程序，直方图绘制的图像。 理论： 图像的直方图是情节的灰度级出现数量 反对的灰度值的图像。直方图提供了便利的表达方式 在一个图像，但它的强度是无法传达任何有关空间关系信息 之间像素为单位）。直方图提供了更好地了解有关图像的对比度和亮度。 将朝着低灰度级别的值而聚集暗图像的直方图 明亮的影像将朝着更高的灰度级聚集。同样的一种低的直方图 对比度图像不会被同样传播和高对比度图像直方图会有 平等的信息传播中的灰色的级别值。 数字图像的灰度级在 [0，L 1] 范围内的直方图是离散 函数 h (r k) = n k，哪里是 k 是第 k 个灰度级别和 n k 是图像中的像素的数目 具有灰度级 r k。直方图被规范化除以每个其值的总数 n 图像中的像素，由表示 n.Thus，归一化的直方图鉴于由 P (r k) = 为 nk k=0,1.L-1。P (r k) 给出灰度级 r k 的发生概率的估计的值。