Hough变换原理与图像处理技术，比较全面，可以参考。

官方的 OpenCV-Python 库缺少一些涉及专利的或测试算法（例如 SURF、Multitracking），需要自己下载源码，编译生成 带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库。 配套博文，参见：【youcans 的 OpenCV 学习课】1.2 编译生成带有 OpenCV_contrib 的 OpenCV 库（https://youcans.blog.csdn.net/article/details/128448875） 1. 工具下载与安装 2. 下载和编译 OpenCV 源码 3. 用 CMake 编译 OpenCV 源码 4. 用 Visual Studio 生成带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库 5. 使用带有 OpenCV_contrib 接口的 OpenCV 库

数字图像处理 逆滤波 维纳滤波 数字图像处理 逆滤波 维纳滤波 源代码 还有报告

利用matlab，可以自己选取RGB彩色图片转为HSI彩色图片。

图片仅限于识别单白底一个香蕉和一个苹果，用matlab实现，文件资源里带有水果识别的实验报告要求，以及源代码文件，附带有香蕉和苹果图像，有不懂的地方可以私聊我，我看到就会回复。 数字图像处理布置的作业，内含实验报告。适用于学习。

内容概要：数字图像处理，内汉3*3模板以及可变模板滤波，包括实验的实验报告，有详细介绍，以及附带操作的图片 适用人物：大学数字图像处理课程学习 适用场景：实验学习，用于理解邻域滤波，添加椒盐和脉冲噪声，理解中值滤波 其他说明：内含中值滤波，邻域滤波，不同密度的椒盐噪声与脉冲噪声添加的matlab文件，内容比较容易理解，不懂的地方可以私聊，看到就回，欢迎指正

对逆光图像进行处理，对比其他方法具有较好的还原性

基于传统图像处理方法实现手指静脉识别Matlab源码99.56%准确率+项目操作说明（毕设项目）.zip 【项目介绍】 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。 SIFT——正确率93.625%

免费OpenGL开发库，有需要自提 包含基本头文件 图像处理 后缀.h .dll .文件 GLUAX.h，GLUT.h, glu32.h, GLEXT.h, ......

关于图片的处理 我觉得这可以参考参考 巩固知识点，我也是CSDN自行下载的 积分老贵了这里放一积分 意思下 愿顶