北京区域统计年鉴2010.xls 挺全的各种数据

提出了一种有效的盲检测算法来识别图像复制区域伪造。该算法采用截尾奇异值分解(truncatedsingular value decomposition，TSVD)变换来处理图像块数据，并对图像块进行相似性匹配检测。实验结果表明，本算法具有较强的检测能力，能够有效抵抗多种修饰操作，如JPEG有损压缩、高斯模糊、高斯白噪声污染等。

ROI区域图像叠加,图片和代码都包含，工程已经可以运行

本程序的编写环境为VS2017和win10，是用最大值稳定区域匹配MSER提取方法来进行编写的，通过MSER+和MSER-来提取目标图像的

针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法。首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对;最后,采用随机采样一致算法进一步剔除冗余匹配点,获取更为精准的匹配对。实验结果表明,本文优化的ORB算法可以很好地满足实时性和精度的要求,特征匹配的平均耗时为原ORB算法的87%左右,且平均匹配率达98%以上。

之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下 img = morphology.remove_small_objects(img, size) img = morphology.remove_small_holes(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下： _,binary = cv2.threshold(img,0.1,1,cv2.THRESH_BINARY) image,

运用oop思想制作绘图板，提供矩形框选取功能。

此函数从二进制场景中的给定点找到可见场。 它以二进制图像和带有视点坐标的矢量作为参数，并返回二进制掩码。 可以使用可选参数“角度”来控制角度视野和分辨率。

全国省/直辖市、市/州、县/区、乡/镇/街道最全的四级区域数据，可导入SQL Server MYsql

halcon软件是机器视觉图像处理函数库，资源便是通过halcon软件去提取ROI的源程序区域。