画等值线用网格法

P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换P0302：二维离散余弦变换的图像压缩P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度P0304：直方图均匀化P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波P0308：图像的自适应魏纳滤波P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化P0310：图像的高通滤波和掩模处理P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理 

分析图像、物体和视频信息过程，我们常把看到的物体用直方图（histogram）表示，直方图可以用来描述各种不同的事情，如物体的色彩分布、物体边缘梯度模板，以及表示目标位置的概率分布。直方图广泛应用在计算机视觉应用中，简单说，直方图就是对数据进行统计，将统计值组织到一系列事先定义好的bin中，bin中的数值是从数据中计算出的统计量，这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。直方图获得的是数据分布的统计图。 cvCvtPixToPlane openCV里面的一个函数 可以看作cvSplit是他的宏：  

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。

颜色分类案例，展示了如何使用分类器来实现颜色识别功能。文件包含一个色谱图像、演示程序和SVM分类器文件。程序大致思想为：1. 将图像变换到HSV空间；2. 采集每种颜色的样本点，加入到SVM分类器；3. 训练SVM分类器；4. 循环获取带分类的点，进行分类识别。

利用OpenCV中背景差分的函数，进行背景差分法构建，可以很好的进行运动目标检测。

灰度图，阈值判断，根据输入的图像内容，计算出当前图片的阈值范围。如果当前的图片的值 大于67，表示图片没有芯片，如果小于60，则表示有芯片，先将图片内容反转，然后处理。注意图片边缘化的处理。返回值的范围大小，可以根据的图片的亮度进行调整。

harris角点检测的小程序，基于opencv2.4.2+vs2010编写的， 自己正在摸索阶段，水平比较菜，上传上来请大婶指正 具体的原理网上有很多，可以百度一下

c++  实现 两条平行线之间的距离测量 图像腐蚀 边界提取 测量

这个 Matlab 程序实现测地线主动轮廓线模型。测地线活动轮廓。测地线活动轮廓模型，由Caselles et al.引入，为从经典的主动轮廓模型的边缘检测提供替代模型。这种方法是相当于找到一个精心挑选的黎曼空间的两个点的测地距离。这个新的模型并不冲浪呃从一些古典的主动轮廓线模型的限制。由于这种模型的内在本质，几何形状的轮廓的变化都自动处理，因此可以同时识别多个对象。此外，这种新方法使用参数较少，因此减少了对图像的预处理，需求。这种方法也不太容易变化的边缘，允许对象与非理想边缘将被认出。

最近的背景差分法做了改进，感觉效果不错，传来希望对大家有帮助，在原先基础上对阈值进行了自适应处理，使得该方法能够更好的应对复杂环境下对运动目标的检测，排除了部分噪声对检测的影响，