可自动识别图片黑边并去除，也可手动设置裁剪范围批量去除。

模拟图像处理(Analog image processing)； 模拟处理包括：光学处理（利用透镜）和电子处理，如：照相、遥感图像处理、电视信号处理等，电视图像是模拟信号处理的典型例子，它处理的是活动图像，25帧/秒。

matlab图像处理算法：HSV色彩分割+形态学滤波+区域生长

字符提取代码matlab 多用途图像分析仪 这种多用途图像分析器是 Matlab 脚本/函数的资产，专为 CV 与光学字符识别 (OCR)、图像层提取和其他几个实用程序的低分辨率图形内容交互而设计。 特征 光学字符识别 (OCR) 为了在不需要额外步骤的情况下执行适当的 OCR，此存储库中提供的不同功能提供了内置的噪声过滤系统、色彩修饰算法和图像二值化。 通过这种预处理，大多数带有罗马字母的语言都可以使用 OCR。 尽管没有完全支持，OCR 算法也已经用几种编程语言进行了测试，成功率可以接受。 图像层提取 该项目的另一个特点是它能够按照几个相等性和相似性的标准分析和提取图像的不同颜色层，目的是在相关对象共享共同颜色属性的假设下进一步检测对象。 物体轮廓检测 作为复杂物体检测的前一步，轮廓检测问题只不过是一个不平凡的挑战。 针对此目标的不同脚本和函数执行多轮图像降噪、色彩修饰和色彩投影，以揭示不同对象之间的内在对比度，从而可以轻松检测和划分由不同对象分隔的图像的不同区域。其中存在的道具、纹理和物体。 进一步改进 光学字符识别 (OCR) 通过应用机器学习技术以更准确的方式改进对多种编程语

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本程序采用VC++6.0编写，可作为初学数字图像处理的学生参考

Kvasir:该数据集包含1000张息肉图像，其范围在332×487到1920×1072，并且图像中息肉区域的大小和形状也各不相同。 CVC-ColonDB:该数据集是由结肠镜检查的15个不同序列中采样的380图像组成，其图像大小皆为574×500。 CVC-ClinicDB:该数据集是从25个结肠镜检查视频中提取612张图像组成的。其图像大小都是384×288。 CVC-300:60张息肉样本图像，其大小为574×500。 ETIS:该数据集是从34个结肠镜检查视频中提取了196张图像，其图像大小都是1225×966。

本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

每个doc的代码可以直接运行，所使用的图片就是文件夹中的两个。两中处理方法处理效果近似，仁者见仁，智者见智。

数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包