数字图像处理，opencv,读取图片，拟合椭圆，并给出椭圆度

用于对数字显示仪表的读数识别读取，所用平台为opencv+vs2013。 （仪表盘识别，仪表照片读数）

基于python的数字图像处理实验源码+详细代码注释+实验说明文档.zip 代码内有注释，自带图片，地址为相对路径，可以直接运行 需要matplotlib、numpy、cv2、skimage库 【实验一】 图像反转实验,255-像素值 将彩色图像变换成灰度图像 直方图均衡化实验 线性对比度展宽实验 灰级窗实验 【实验二】 高斯噪声的中值、均值处理 椒盐噪声的中值、均值处理 【实验三】 锐化处理 水平锐化 垂直锐化 Roberts锐化 Sobel锐化 Laplacian锐化 Wallis锐化 【实验四】 基于类间最大距离法的图像分割

实现任意角度拍摄的矩形物体，通过一系列数字图像处理，把另外一张目标图像替换拍摄的矩形框。 难点一：矩形边框的检测识别（噪声） 针对难点一： 拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰，采用中值滤波进行平滑处理，过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值，去除不满足条件轮廓，对轮廓进行多边形拟合迭代，直到拟合成四边形，并排序输出四个点坐标。 ②难点二：由于相机平面很难与物体平面平行，所以矩形区域是形变的矩形。 针对难点二： 拟采用投影变换，利用getPerspectiveTransform函数求出变换矩阵M，再用M将代替换图像投影变换到矩形区域，其余面积像素为0，以便后续图片融合相加。

opencv中文版教程（自己整理了目录） OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写

针对opencv入门的同学，本程序使用模板匹配的方法，实现了图片中数字的自动识别，包括有划痕和有噪点的图片识别。

基于Opencv的简单数字识别，适用于初学者入门，有助于开拓初学者的思维，帮助其更好地入门，代码详细，有很多注释，简单易懂，可直接运行！

此处包含如何在vc6.0中使用opencv进行数字图像处理，以及从入门到精通的代码示例...

用openCV库函数实现从图片中提取数字的功能。

opencv数字图像处理基本教程，一些教程PPT，以及一些入门级的代码，教会你如何在C++中使用Opencv