完整代码，以MC算法实现DICOM格式二维医学图片的三维可视化。

SM2-SM3-SM4国密算法源码，附带测试代码，基于VS工程的C++代码

图像对齐 一个Web应用程序，用于合并，缝合或对齐重叠的图像。 它可用于创建全景图或对齐图像，例如未正确扫描的表格。 特征：表面投影，特征检测，特征匹配，束调整，波校正，色彩转移，接缝检测和多波段融合。 核心算法取自OpenCV（主要是Feature2D和Stitching模块），并已在需要时进行了调整。 然后将定制版本的OpenCV编译为wasm。 为了确保UI畅通，所有与OpenCV相关的功能都通过Webworker运行。 优点和缺点：由于图像拼接可能占用大量内存并占用大量CPU，因此可以拼接在一起的图像数量或大小存在一些限制，尤其是在移动设备上。 从好的方面来说，几乎所有可以运行浏

形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态 和结构。而我们图像处理中的形态学，往往指的是数学形态学。 数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分 析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开 闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat 变换、颗粒分析、 流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV 为进行图像的形 态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有两种，分别是：膨胀（dilate） 与腐蚀（erode）。

图像修复是图像恢复中的一个重要内容，其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信 息。可用于旧照片中丢失信息的恢复，视频文字去除以及视频错误隐藏等。简言之，图像修 复就是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过程，其目的就是为了对有信息缺损的图像进 行恢复，并且使得观察者无法察觉到图像曾经缺损。 图像恢复技术简单来说，就是利用那些被破坏区域的边缘，即是边缘的颜色和结构，繁 殖和混合到损坏的图像中，来进行恢复图像。

包含代码所需要的离线原图，Q值以及视差数据；基于vs2013新建工程、配置好OpenCV和opengl环境可以直接运行. 并且直接点击原图会显示当前像素点的三维坐标值。就是基于原图纹理的重建效果没法评估。

certificate_generator_with_auto-mailing_system #alter .csv文件添加数据，或者您可以创建另一个.csv文件并添加数据1.只需安装所需的python库-> opencv-python，枕头，smtplib，pyrebase Commnad line:pip install "name-of-python-library" 2.根据自己的apiKeys更改firebase的配置 config = { "apiKey": "****", "authDomain": "****", "databaseURL": "***", "projectId": "**", "storageBucket": "***", "messagingSenderId": "***", "appId": "***", "measurementId": "**

ARM下编译的opencv库

编译好的opencv2.4.4库，用arm4.6.1编译

Learning Image Processing with OpenCV