选择性的 K-均值

模板匹配代码，可以运行！基于matlab开发平台，导入原图和模版图，直接运行，匹配成功会在原图上显示出匹配的地方。

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

鼠标点移动相机，此演示测试 X 移动相机，当前只测试红颜色。

这是图像的极坐标变换！

opencv 运动目标检测 帧差法 主要用帧差法将运动目标的轮廓进行提取，然后用矩形框将运动目标包围 ，再判定运动目标是否进入了所设置的警戒区域，从而进一步决定将运动目标包围的矩形框的颜色以区分是否进入警戒区域

基于MFC的查看图像坐标选点程序，当导入一副图像时，鼠标所指位置会在主框架窗口会产生其在图像坐标中的横纵值，记录该点在图像中的水平和竖直坐标位置，达到选点的目的。

========================================================================        微软基本类库(MFC) : DTASvm ======================================================================== 本程序需要Comctl32.dll支持 程序向导已经为你创建了这个DTASvm应用程序。  这个应用程序不仅示范了MFC的基 本用法，他还作为你编程的出发点。 以下列出了你创建的DTASvm软件中每个文件的摘要，你可以在文件头找到，不过这 儿更具体！ DTASvm.dsp

opencv 特征跟踪，可以有效进行特征提取如：线，面等特征，并且可以跟踪特征。是进行opencv基础学习的较好历程，希望能对大家有用。

这是基于的单目视觉定位导航的代码，智能说是一个工具箱，不可以直接使用需要修改

计算机视觉技术中的一个重要部分就是斑点检测，它来源于区域检测，它在图像的预处理方面为重要环节，比如特征匹配、目标识别等方法之前。就图像方面而言，所谓斑点，就是有这样一块区域，它与周围的颜色和灰度值都有很大的差别，就是跟周围的图像性质不一样。在实际的自然环境里，就存在着这样的斑点，如苹果树上的一个苹果，站在苹果树下的小孩，甚至一座房子也可以是一个斑点等等。由于斑点是一个区域性的描述，相比一个单纯的角点，它的稳定性和抗噪声能力更有优势，对于图像的后期分析和处理有很有很大帮助