用于GigEVision:registered:硬件的Image Acquisition Toolbox:trade_mark:支持包可让您从兼容GigE Vision的相机中直接将图像和视频采集到MATLAB:registered:和Simulink:registered:中。 该支持包对R2014a及更高版本有效。

图像采集与处理课程，期末大作业。 包括：1.课上实践程序源码+演示视频+实验报告 2.自选大作业（车辆检测）的运行文件（源码和相关工具）+演示视频+论文报告

linux下usb camera图像采集(V4l2) 源码

0 引言 　　图像处理技术的快速发展，使得图像采集处理系统在提高农业生产自动化程度中的应用越来越广泛。目前的图像采集系统有的基于CCD摄像机、图像采集卡和计算机，有的基于CCD摄像机、解码器、FPGA和DSP，而有的基于CMOS图像传感器芯片、FPGA和DSP，它们在实时性，灵活性，可维护性方面各有优缺点。而在农业生产中，以基于CCD摄像机、图像采集卡和计算机的系统居多。本文结合实际系统中的前端图像处理和图像数据传输需要．充分利用ARM的灵活性和FPGA的并行性特点，设计了一种基于ARM+FPGA的图像快速采集传输系统。所选的ARM (Ad-vanced RISC Machines)体系结构

为了提高智能车对道路的预判能力，探讨了摄像头在智能车道路识别中的应用，提出一种通用的控制算法。在准确采集图像的基础上，通过图像还原技术获得赛道的真实信息，利用临近搜索法对有效道路信息进行快速提取，计算出赛道黑线的走向趋势及赛车当前位置，对赛道进行合理地分类和优化，根据不同的赛道选不同频率的PWM波，极大地减小加速和减速的时间，采用 Bang-Bang控制算法使速度达到理想值。

需要的环境：labview软件，NI公司的视觉运动模块以及VAS相机驱动

系统以基于Cortex-M4内核的STM32F407作为控制核心，使用OV9655图像传感器采集图像，并利用TFT屏动态显示。图像传输模块基于LwIP协议实现向PC传输图像，最后PC接收并保存图像数据，利用MATLAB编程恢复图像，将其与TFT显示的图像对比。实验结果表明，图像传输稳定可靠，图像清晰，满足机器人通过图像识别目标的要求。

VB6.0机器视觉

基于线阵CCD传感器的图像采集系统设计 基于线阵CCD传感器的图像采集系统设计

完整代码，可直接运行