### Visual_C++数字图像处理典型算法及实现
#### 一、概述
《Visual_C++数字图像处理典型算法及实现》是一本系统性介绍数字图像处理技术的书籍，由杨枝灵、王开等人编著，人民邮电出版社于2003年1月出版。本书不仅涵盖了数字图像处理的基本理论，还深入探讨了多种典型算法及其在Visual C++中的实现方法，为读者提供了一个从理论到实践的完整学习路径。
#### 二、主要内容概述
本书共分为12章，各章节内容紧密相连又各自独立，覆盖了数字图像处理的多个方面：
1. **位图及图像类的概念**：介绍了位图的基本概念和图像类的定义，为后续章节的学习打下基础。
2. **图像获取**：探讨了图像的采集方法和技术，包括硬件设备的选择和软件接口的使用。
3. **图像增强**：讲解了如何改善图像质量，使图像更清晰、更易于分析。
4. **图像复原**：针对图像因噪声或失真导致的质量下降问题，介绍了相应的复原技术。
5. **正交变换**：正交变换是图像处理中的一个重要工具，本章详细阐述了其原理和应用。
6. **压缩编码**：针对图像数据庞大的特点，介绍了多种有效的压缩编码技术。
7. **图像配准**：介绍了如何对多幅图像进行精确对齐，以提高图像融合的准确性。
8. **运动检测**：探讨了如何检测图像序列中的物体运动，这对于视频监控等领域非常重要。
9. **特征提取**：特征提取是图像识别的基础，本章介绍了几种常用的特征提取方法。
10. **图像分割**：图像分割是将图像划分为若干个有意义的区域的过程，对于图像分析至关重要。
11. **图像识别**：基于图像的特征，介绍了几种图像识别的技术。
12. **其他相关知识**：包括了3D重建、图像模型建立等内容，为读者提供了更广泛的视角。
#### 三、特色与亮点
1. **理论与实践相结合**：书中不仅包含了丰富的理论知识，还提供了大量的Visual C++源代码示例，有助于读者更好地理解和掌握图像处理技术。
2. **最新研究成果**：书中融入了一些最新的研究成果，如小波变换、Canny边缘检测算法、JPEG2000图像编码标准等，使读者能够接触到图像处理领域的前沿技术。
3. **实用性强**：通过具体的编程实例展示了图像处理的实际应用效果，便于读者在实践中学习和应用。
4. **面向对象编程**：本书采用了面向对象的编程方式，这有助于提高代码的可重用性和可维护性，同时也便于初学者学习面向对象编程思想。
#### 四、适用人群
- **科研人员**：对于从事图像处理及相关领域的科研人员来说，本书是一本宝贵的参考资料。
- **工程师**：对于需要进行图像处理软件开发的工程师而言，本书提供的实用技巧和代码示例非常有价值。
- **学生**：对于学习计算机科学或相关专业的学生，本书不仅可以作为教材使用，也是自学的好帮手。
- **爱好者**：对于对数字图像处理感兴趣的爱好者，本书同样提供了丰富的学习资源。
#### 五、总结
《Visual_C++数字图像处理典型算法及实现》是一本全面而系统的数字图像处理专著，它不仅介绍了图像处理的基本理论和算法，还通过具体的Visual C++编程实例展示了这些理论和技术的实际应用。无论是对于专业研究人员还是对图像处理感兴趣的初学者来说，本书都是一个不可或缺的学习资源。
2024-09-22 21:03:34
6.24MB
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基于opencv传统数字图像处理实现车道线检测_python_c++源码+项目说明.7z
【实现方法】
实现车道线检测，主要包含两部分操作
道路图像的处理，主要包括灰度图转换、基于高斯平滑的图像去噪、基于Canny算法的边缘提取。
车道线检测方法，主要包括获取感兴趣区域（ROI）、形态学闭运算、基于Hough变换的直线检测。
2022-12-13 17:26:28
23.96MB
基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。
我们将整个程序分成7个python文件，其中三个文件是细胞分割的算法，一个结果评估的文件，一个细胞再筛选的文件，一个图像处理的文件和一个main文件
三个划分算法分别为：cell_segmentation_by_sub.py、cell_segmentation_by_shape.py、cell_segmentation_by_fit.py.
结果评估文件是：divide_assessment.py.
细胞再筛选文件是：results_filter.py.
图像处理文件是：image_processing.py.
主程序文件：main.py.
基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理（非机器学习）的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。
2022-11-25 18:27:48
19.02MB
主要介绍了Python图像处理实现两幅图像合成一幅图像的方法,结合实例形式分析了Python使用Image.blend()接口与Image.composite()接口进行图像合成的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
2022-06-22 17:58:18
241KB
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简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。
代码如下：
import cv2 as cv
import numpy as np
def contours_demo(image):
dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪
gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #用大律法
2022-05-12 15:53:12
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