贝叶斯分类器

图像处理中，大部分的处理方法都需要事先把彩色图转换成灰度图才能进行相关的计算、识别。转换灰度图的公式是，对一个RGB值，R、G、B分别是其3色分量，计算：Gray = R * 0.299 + G *0.587 + B * 0.114然后将Gray分别替换掉原来的3色分量。

直方图均衡化进行彩色图像增强的程序源码，与数字图像处理练习配套。本程序是数字图像处理课后习题要求做的练习，内部附有测试图片和所有的程序源码，对学习数字图像处理的人员很具有参考价值。

此程序用于图像格式的各种转换  使用C++编写的  C++中不能处理所有的图像格式  将其图像格式转换成BMP格式是有必要的。

近场球面波卷积—逆投影算法，能求出径向分辨率和横向分辨率， 得到目标的二维成像图。程序中已经设置好参数，点击即可运行

数字图像处理与机器视觉将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 本代码为该书配套的VC工程源码，非常棒，推荐大家了解数字图像处理与机器视觉的基础内容。

应用背景Delphi  滚屏截图的演示例子  包含源码及程序关键技术Delphi  裁剪图片  滚动裁图    适合开发裁图的例子

C++实现了图像处理的腐蚀和膨胀算法。MFC工程实现，工程配有效果图，可直接使用。

应用背景二维最小均方滤波(TDLMS)实际上是一种典型的自适应线性预测算法，它在预测过程中采用了最小均方误差准则。当红外图像的背景具有强相关性时，二维最小均方滤波是行之有效的方法。关键技术经过上述自适应滤波处理后，将预测背景与原图像差分即可获得抑制背景后的目标图像。这种预测算法的特点是结构简单，速度快，并且能够使差分图像信噪比得到较大的提高。

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非常基本的图像匹配算法，利用OpenCV的Match语句 ，匹配。简单易用，并且使用，可以作为OpenCV 的入门练习使用！