K大《数字图像处理》上课ppt

OTSU是在1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应确定阈值的方法，这是按照图像的灰度特性，将图像分成目标与背景两个部分。

C++环境下的k-means聚类算法，实现图像分割，运用k-means算法实现对图像的分割，内有详细的程序说明，实现方便，利用vc++6.0 实现，编译环境

利用主动轮廓线算法和TV模型进行图像处理！ 对应于文献：Fast Global Minimization of the Active Contour/Snake Model

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

应用背景本科毕业设计，题目为 《基于深度学习的车辆识别系统》。本代码为对图片的批量处理，将图片用opencv转换为文本数据形式。关键技术对图片进行批量转换，由于深度学习模式是对向量进行学习，本处代码主要为将指定文件夹内的图片全部转换为0~255间的数字组成的向量，并存到文本中

Harris角点探测算法函数，input: 灰度级图像  output：角点位置，行列索引值非常简单实用的图像特征点探测算法。也没什么好说的觉得写还行就传上来分享下顺便混点经验。。。。。。

FingerProcess，只是测试指纹。指纹增强程序，纯 c 编写的 vc 编译器传递，有较强的应用 ！

这里给出经典的双立方插值算法C++详细代码，这里仅给出代码，没有给出工程，需要者建一个工程将源码复制进去，将待处理图片放在工程目录中即可运行。

这是我自己做的一个视频音频编解码的程序。视频的编解码是使用的FFMpeg做的，包括环境的配置和引擎的初始化。音频的编解码采用的事faad和faac。另外视频的采集用的是opencv，不过用的是IPImage而不是CVMAT，凑活着用吧

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。