PicTool

基于互信息的图像配准源代码，，采用粒子群优化算法可直接使用。 (Based on mutual information image registration source code, using particle swarm optimization algorithm can be used directly.)

imageReadAndShow2.cpp,读取asc文件,并在VTK中渲染显示...(read ASC File,using VTK)

基于opencv的图像灰度化，将24位彩色图像重新量化为8位灰度图像(gray image)

说明：  halcon检测封闭胶圈，halcon12版本(Halcon detection of closed aprons)

实现运动目标的跟踪，首先用鼠标选取一个区域。之后能自动跟踪这个目标(Tracking of moving objects, first use the mouse to select a region. After automatic tracking of this objective)

通过数字图像相关的方法计算两幅图像之间的位移，计算时间较长，是最基础的DIC，没有优化。(Digital image correlation method to calculate the displacement between the two images, the time is longer, is the most basic DIC, no optimization.)

本代码可以实现图像的维纳滤波，经过调试无错误，对于学习图像处理有较好帮助。(This code can achieve the image filtering, error-free through the debugging, better for learning image processing help.)

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

说明：  本程序在EVC4.0+PPC SDK 2003下调试通过。用Independent JPEG Group发行的JpegLib进行Jpeg图像的读取与保存。(This procedure in EVC4.0+ PPC SDK 2003 adopted under the debugger. By Independent JPEG Group issued JpegLib to read Jpeg images and preservation.)

计算机图形学图像处理学习内容，附带PPT教程里面的代码。(the ppt for Digital Image)