初学GDI+时，编写的鼠标划线和简单的图形处理操作。

海康智能软件的应用，通过工具寻找四条边，再求出相邻每两条边的交点，最后找出传感器四方表面中点及交叉线。

包中包括两个文件夹： list文件夹中内容为图像处理常用函数列表。 code文件夹中内容为实例源代码（90多个例子），代码说明参见该文件夹下的“程序说明.doc”文件。

针对当前去雾算法经常出现过度曝光、颜色失真等问题,提出了一种基于全卷积回归网络的去雾算法。该回归网络基于端到端系统,由特征提取和特征融合两部分构成。首先,输入有雾图像,经过特征提取和特征融合,最终回归为粗透射率图;之后使用导向滤波对其进行优化,再利用大气物理散射模型反演出无雾图像;最终采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对无雾图像进行增强,以得到更符合人类视觉的清晰图像。所提算法不仅可以有效避免去雾后出现的过度曝光和颜色失真等问题,而且能保留图像完整的细节信息,具有较好的去雾效果。

该代码提供一个用于从背景单一、物体相对简单且相互分离的图片中获得图片中的物体最小外接圆的圆心与半径的matlab函数：[PIC,center,radius]=m_minCircumferentialCircle(pic,background)；进而在其原图上通过所得圆心位置、圆半径对每个分离的物体利用画线函数画出最小外接圆。该代码中并给出了测试代码，下载后可直接运行测试代码查看测试效果；详情可见个人博客：https://blog.csdn.net/BinHeon/article/details/90522071

中国科技大学谭立湘数字图像处理课件

图像处理案例，本程序用matlab语言实现基于直方图优化的图像去雾技术功能。

机器视觉小白，感兴趣即可

win10+VS2015+OpenCV3.4.0+OpenCV3.4.0_contribute的配置文件

实验一包含两个小实验：图像加载和显示、图像合成。用c++、opencv写的。运行代码时注意所选图像的大小和格式