时钟画

图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述 ，用BoW描述完图像之后，就可以用SVM训练分类模型进行分类。这里除了用SVM的RBF核，还定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。实验中的图像是一些Action的图像，共6类，每一类60幅，40训练20测试。

对BMP文件进行读写，然后将RGB转为YUV并保存，同时输出BMP的长，宽，大小，将BMP文件中的RGB三者的分量进行保存到txt文件中，YUV三者分量也保存到txt中，转换过程采用隔行扫描转换，YUV格式为422

1、    采用了模块匹配进行印刷数字识别， 2、    识别的方式是通过图片“bmp”格式 3、    识别的结果在result中显示 4、    请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

基于visual c++ 6.0，使用opencv1.0对图像进行简单的处理，适合初学者用。如果对opencv较熟悉的话，则此程序对您不会有任何帮助。该算法中只是使用opencv自带的几个函数进行处理，可以直接运行。

在对视频文件或者多序列图片批量进行边缘检测时，可利用该方法。该方法主要借助于VC++和OpenCV环境进行实现。算法主要包括两方面：一是对视频文件帧的获取，二是通过Candy算法对获取的帧进行边缘提取。（注：avi文件过大，运行代码时用户可自行添加）

流程：原始图像——傅里叶变换——频率域滤波处理——傅里叶变换——增强后的图像。在具体进行频率域的各种处理滤波的前后,进行了傅立叶变换以及傅立叶反变换.这两个变换的过程就是将空间的信息分解为在频率上的表示,或者将频率上的表示转化为空间上的表示,两种变换是互为逆变换的.正是通过傅立叶正反变换的处理,才使得频率域上的处理可以用于图像的增强

利用各向异性扩散方程对图像进行处理，例如去噪，边缘检测

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。

matlab的十几种图像滤波算法，费好大力气才找到的，希望能给于借鉴

在本文的最后阶段,使用此视频图像运动目标分析系统进行了大量实验,并全面分析了实验现象和数据。通过这些现象和数据可以得出结论:本文基于OpenCV设计的视频图像运动目标分析系统具有良好的实时性,能够正确的进行运动物体的实时检测和跟踪,并具有良好的鲁棒性。由于该系统在Windows下开发,如何将该系统移植到其他的系统或者是嵌入式平台并进一步提高系统的通用性和鲁棒性就成了今后研究工作的重点。