MATLAB双目视觉摄像机标定张正友法

应用背景图像的特征提取和特征匹配，用sift算法，SIFT特征检测算法 ，检测的特征点具有平移、旋转、尺度变化不变性，实验效果较好。-The SIFT feature detect algorithm.The feature is scale- and rotation-invariant.The algorithm performs well in experiments.关键技术sift提取特征，然后进行匹配。基于SIFT的图像配准程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-Hot and difficult of the current research areas of domestic and foreign feature point matching based the SIFT image registration program SIFT feature matching algorithm is its ability to match between the two images, can handle translation, rotation, affine transformation case match problem, even in some degree images taken at any angle with more stable feature matching ability

利用OpenCV2.3.1实现对图片轮廓的二值化处理，并调用开源的rec2vec实现轮廓的矢量化！

这是来自http://www.pages.drexel.edu/~sis26/Eigencode.htm关于特征脸提取。

基于opencv，使用直方图均衡化的方法进行数字图像处理，满足冈萨雷斯的数字图像处理课本的例题要求，适合初学者理解参考

基于后方交会的程序代码。通过地面控制点坐标，以及控制点在航片上的坐标来结算航片的6个外方位元素。该程序具有运行良好，无错误，运行速度快的特点。

这是一个matlab下处理立体匹配的完整代码，来源于国外的一个大学例程，包含详细的.m文件和交叉编译的cpp、h文件等，适合仔细研读具体的算法原理

运动radon和Hough变换来检测运动模糊图像的运动角度，用Radon检测了运动模糊的尺度，亲测有效

objective-c得毛玻璃效果 用到了UIImage+BoxBlur，ANBlurredImageView第三方类

应用背景Python opencv 图像处理基础教程，转自网络，主要是Python对于图像的增强，变换，匹配，轮廓，视频处理，分割，跟踪，投影等等关键技术的初级教程。关键技术图像处理 Python 实现，Python opencv 图像处理基础教程，opencv Python入门基础，gui,图像处理（平滑，金字塔，尺寸，阈值化），图像变换（梯度算子，仿射变换，等等），直方图，图像匹配，目标跟踪，轮廓操作，等等

在图像中提取颜色分量，可以再交通标志识别中用于分割定位，主要包括霍夫圆检测，特定颜色提取，阈值分割，边缘检测等，可以参考一下