(一)OpenCV图像处理基础_02_矩阵的掩膜操作

本教程将介绍Python3和OpenCV3.3的图像处理技术，包括图像读取、显示、调整色彩、尺寸和对比度等基础操作。我们还将讲解如何应用各种滤波器、边缘检测、图像分割和特征提取等高级图像处理算法。通过

@interface ViewController () // 头像 @property (nonatomic, weak) IBOutlet UIButton *head; // 移动 - (IBA

形态学原理: 图像形态学操作时候,可以通过自定义的结构元素实现结构元素 对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感,这样就会让敏 感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的 形态学操作

opencv, mfc ,点处理,领域处理,二值化,二值图像处理,形态学处理,彩色图像处理,动态物体检测,视频采集,等,功能齐全。

一些简单的OpenCV代码,阈值分割之类的功能

实现了一个基于OpenCV的图像处理演示程序，实现了Canny、Soble等边缘检测功能，图像平滑、形态学、图像变换、正面人脸检测等。

使用QT做界面下的采用opencv库编的图像处理软件，对于刚入门视觉学习，图像处理的人应该很有帮助，功能也比较全面，对于图像的基本处理都集成了，也可以根据自己需求添加相应功能；opencv为2.4.9

基于opencv2做的图像处理程序，实现了冈萨雷斯那本著名的《数字图像处理》中的一些算法，目前已提供的包括：对比度拉伸变换，直方图均衡化，直方图匹配变换，灰度变换，对数变换，伽马变换等。

嵌入式ARM及ARM-Linux操作系统已广泛应用于工业控制、通信、医疗仪器等各个领域。ARM设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。适用

采用设备无关位图DIB实现Windows多文档模式下图像的显示,实现显示的关键函数StretchDIBits的原型