主要文件包含:  ZCimg.dll  ZCvideo.dll ZC图像封装模块.ec ZC图像库封装模块.e ZC图像库扩展-ZC视频类.ec ZC图像库扩展-ZC视频类封装模块.e 功能演示.e 图片处理 zc算是比较厉害的了,模块都是开源的,核心嘛, 打包的,下面的参数之类的就不认真描述了

Pillow模块讲解 一、Image模块 1.1 、打开图片和显示图片 对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片，我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法，来打开图片。open方法接收两个参数，第一个是文件路径，第二个是模式。主要的模式如下： mode（模式） bands（通道） 说明 “1” 1 数字1，表示黑白二值图片，每个像素用0或1共1位二进制码表示 “L” 1 灰度图 “P” 1 索引图 “RGB” 3 24位真彩图 “RGBA” 4 “RGB”+透明通道 “CMYK” 4 印刷模式图像 更多的模式也就不说了，关于模式的模

【OpenCV3版】《OpenCV3编程入门》书本配套源代码，全套的数据代码，对于学习opencv帮助非常的明显，希望大家能够喜欢

C++实现小波变换，针对图像数据。资源包包含五个文件，WaveCoef.cpp、WaveCoef.h、wavelete.cpp、wavelete.h、说明.txt

提出了一种基于非局部均值(NLM)滤波的相干激光雷达距离像去噪方法，结合滤波后的强度像和原始距离像、背景抑制(B-S)后的中值滤波和NLM滤波等图像融合方法，实现B-S和距离反常抑制。对不同载噪比的相干激光雷达多目标仿真图像进行了去噪处理。比较了Lee滤波等方法处理结果。实验结果表明，采用该方法，能够满足距离像背景噪声抑制、目标上距离值正常和边缘保持三方面要求。

深度学习模式——图像处理1

深度学习模型2——图像处理

在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法，该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置；并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化，提出一种更加高效的定参高斯拟合法。与传统高斯曲面拟合法相比，提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。

ORB特征描述符，基于python源码实现，基于opencv库实现

1. 对于给定二值图，分别用matlab内置函数和两方向顺序滤波器法完成距离变换。 2. 显示距离变换的结果； 3. 比较两种方法得到的结果和执行时间；