人民邮电出版社，杨枝灵、王开编著，VC++数字图像获取、处理及实践应用。程序齐全，实用于初学者，包含图像增强、复原、正交变换、压缩编码、分割、配准识别等。

提取各数据集中的10张图片，作为实验数据，共有50张图片

识相 Insight 是一款免费的快速识别图像，获取相关知识，提升生活信息认知 的小程序。产品通过利用人工智能的图像识别技术，对图像进行快速识别分析，迅速给用户反馈结果。识相 Insight 小程序能够帮助你识别动物、植物、汽车、菜品、物体、Logo/公司名称、文字、甚至是手写文字，并且能记录识别结果以供反复查看。 1.1 产品简介 识相 Insight 是一款免费的 快速识别图像，获取相关知识，提升生活信息认知 的小程序。产品通过利用人工智能的图像识别技术，对图像进行快速识别分析，迅速给用户反馈结果。识相 Insight 小程序能够帮助你识别动物、植物、汽车、菜品、物体、Logo/公司名称、文字、甚至是手写文字，并且能记录识别结果以供反复查看。 1.2 目标用户 产品是工具类小程序，对年龄没有限制，老少咸宜 ，针对不同人群，目标用户包括但不限于以下类别： 研究动植物的园林从业者或动植物专家、相关的教师/学生 业余的动植物爱好者或不了解植物、动物的新手小白 需要获取图片中文字内容的用户 经常想知道汽车型号的汽车爱好者或预购人士 看到美食却不知道菜品名字的吃货 Logo设计师等

VC源码

这是一本用VC处理图像的基础教程，并附有教程源代码，希望给初学VC图像处理的朋友带来帮助。。。

Visual C++数字图像获取、处理及实践应用光盘源码

https://blog.csdn.net/AIRKernel/article/details/122073727 配合这篇博客进行使用，对内部的代码进行了优化。 USB 获取YUV 图像，经过颜色转换成YUV 420 然后进行编解码相关操作。

Visual C++数字图像获取 处理及实践应用

自己做的基于MFC的KInect彩色深度摄像头的调用，供入门参考，利用自带的骨架识别库，由于没有弄这个方向了把文佳分享交流，获取骨骼可能有点卡顿只要连接上了KINECT基本没有问题

diffimg 使用 PIL 的直方图获取图像的百分比差异 + 生成差异图像。 图像应具有相同的颜色通道（例如，RGB 与 RGBA）。 如果图像尺寸不同，则在计算差异之前，将调整第二张图像的大小以匹配第一张图像。 安装 现在可以从 PyPi 获得： pip install diffimg 用法 >>> from diffimg import diff >>> diff('mario-circle-cs.png', 'mario-circle-node.png') 0.007319618135968298 默认情况下，diff函数返回原始比率而不是 %。 diff(im1_file, im2_file, delete_diff_file=False, diff_img_file=DIFF_IMG_FILE ignore_alpha=Fa