该函数通过修改实际像素值在图像上绘制一条线。 它不是通过使用绘图功能或属于图形库的任何东西可以做到的重叠。

基于超像素的快速图像分割，程再兴，马尽文，图像分割是图像分析与理解中的一个基本步骤,其目的是将图像按像素划分成若干个区域，而每个区域与图像中的一个真实物体或背景相�

超像素分割文献综述。。

将图片转换为像素画蓝图 可计算所需材料数量等

GETMIDPOINTCIRCLE 返回一个圆的 x,y 像素坐标[xy] = getmidpointcircle(x0, y0, radius) 返回像素坐标以像素位置 [x0 y0] 为中心的圆和给定整数的半径。 中点圆算法用于计算（ http://en.wikipedia.org/wiki/Midpoint_circle_algorithm ）。 此功能针对图像处理应用程序，其中整数像素坐标很重要，而一个像素不能遗漏或重复。 在该视图中，使用圆角三角函数使用余弦调用生成的坐标是不够的。 中点圆算法就是答案。 重点是表现。 我们预先计算点的数量将由算法生成，以预先分配坐标数组。 我曾尝试使用实现迭代器模式，避免提前计算点数和仍然能够迭代圆点。 然而，事实证明重复的函数调用非常广泛，并且类版本此功能大约慢 1000 倍。 有了这个功能，你可以在0.16毫秒内得到半径为1000的圆的像素坐

利用OpenGL shader实现像素级光照算法！ 程序说明： 茶壶的左半部分，是顶点级光照！ 茶壶的右半部分，是像素级光照！ 两个光源的属性是相同的。 按住鼠标左键可以旋转茶壶。 顶点级光照与像素级光照对比效果比较明显！ 欲知详情，请看源码！

在图像测量系统中, 测量系统的精度与边缘提取的精度成直接的正比关系, 普通算法的精度为像素级, 现在最常用的 亚像素算法是重心法。这里提出了一种利用曲线拟合方法的亚像素边缘提取算法, 介绍了算法的推导过程, 给出了算法的计 算公式, 最后给出了实验结果。

在应用机器视觉技术进行测量时，测量系统的像素当量、系统误差和光源强度等因素均会对测量精度造成影响，因此必须对像素当量和系统误差进行标定，并分析光源强度对工件图像边缘位置的影响。提出一种基于点阵标定板的视觉测量系统综合标定方法，在提取标定圆圆心坐标的基础上，计算圆心距物理尺寸和像素尺寸的比值,得到像素当量；建立圆心实际坐标和理论坐标的二元三次误差模型，并利用最小二乘法拟合求解误差模型系数；通过确定光源强度引起的图像边缘位置误差补偿量，实现测量系统的综合标定。实验结果表明，该方法可以有效提高系统的测量精度。

亚像素提取边缘和直线的不错文献。在卫星和遥感图像处理中有重要应用。

随便用，本来是自己写博文用的