数字图像处理（冈萨雷斯版）相关讲义，适合初级同学入门。
内容比较详细，可供学习。

特征提取与图像处理（第二版）pdf，图像处理必学书籍。

这个软件以及代码是关于MFC实现运动目标检测的，由于程序比较大，代码比较多，需要认真思考

讲述labview+IMAQ处理图像的资料，包括图像采集，图像传输，图像处理，图像分析一套完整的流程，是比较全的IMAQ资料，你值得拥有（注：是英文版）

在精密测量、自动化装配和机器人等诸多领域,往往需要对圆形器件或图标进行识别和定位,而目前传统的检测方法是Hough变换,计算复杂,对资源需求大,且不利于实时控制.本文利用圆形几何对称的性质,采用基于颜色分类方法,提出一种非Hough变换的圆的检测方法,从而达到对彩色图像中圆形目标进行快速识别的目的.设计了算法的流程,编制了相应的圆识别程序,通过对足球机器人定位的验证,表明该算法具有运算速度快及对畸变的圆形目标适应性好等优点,为图像处理中圆目标的快速识别与定位提供了一种借鉴.

小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序%FWT_DB.M;%此示意程序用DWT实现二维小波变换%编程时间2004-4-10，编程人沙威%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;clc;T=256;%图像维数SUB_T=T/2;%子图维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.调原始图像矩阵loadwbarb;%下载图像f=X;%原始图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l');%db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20）L=T-length(l);l_zeros=[l,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂h=wfilters('db10','h');%db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20）h_zeros=[h,zeros(1,L)];%矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂fori=1:T;%列变换row(1:SUB_T,i)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTrow(SUB_T+1:T,i)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(f(:,i)'))).';%圆周卷积FFTend;forj=1:T;%行变换line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTline(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros).*fft(row(j,:))));%圆周卷积FFTend;decompose_pic=line;%分解矩阵%图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T);%在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T);%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T);%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T);%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%3.分解结果显示figure(1);colormap(map);subplot(2,1,1);image(f);%原始图像title('originalpic');subplot(2,1,2);image(abs(decompose_pic));%分解后图像title('decomposedpic');figure(2);colormap(map);subplot(2,2,1);image(abs(lt_pic));%左上方为低频分量--fi(x)*fi(y)title('\Phi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,2);image(abs(rt_pic));%矩阵右上为--fi(x)*psi(y)title('\Phi(x)*\Psi(y)');subplot(2,2,3);image(abs(lb_pic));%矩阵左下为--psi(x)*fi(y)title('\Psi(x)*\Phi(y)');subplot(2,2,4);image(abs(rb_pic));%右下方为高频分量--psi(x)*psi(y)title('\Psi(x)*\Psi(y)');%%%%%%%

模板匹配与车牌识别是以计算机数字图像处理，模式识别等技术为基础，对图形进行预处理及边缘检测等过程来实现对车牌区域的定位，然后对车牌区域进行图像裁剪、归一化、字符分割及保存，最后将分割得到的字符图像与模板进行匹配识别，从而输出匹配结果。
代码在matlab可以直接运行。

代码借鉴，放送，不要说分数的问题了1、Android团队提供的示例项目　　如果不是从学习AndroidSDK中提供的那些样例代码开始，可能没有更好的方法来掌握在Android这个框架上开发。
由Android的核心开发团队提供了15个优秀的示例项目，包含了游戏、图像处理、时间显示、开始菜单快捷方式等。
　　2、RemoteDroid　　RemoteDroid是一个Android应用，能够让用户使用自己的无线网络使用无线键盘、触摸屏操作手机。
这个项目为开发者提供了如网络连接、触摸屏手指运动等很好的样例。
　　3、TorProxy和Shadow　　TorProxy应用实现了Android手机无线电电传通讯(TOR)，和Shadow应用一起使用，可以使用手机匿名上网。
从该项目源代码中，可以掌握socket连接、管理cookie等方法。
　　　　4、AndroidSMSPopup　　SMSPopup可以截获短信内容显示在一个泡泡形状的窗口中。
从这个项目中可以掌握到如何使用内置的短信SMS接口。
　　5、StandupTimer　　StandupTimer应用用于控制站立会议时间，类似秒表倒计时，可以提醒每个人的讲话时间已到，从而保证每个与会者使用时间一样。
从该项目的代码中，可以学会如何使用时间函数。
另外，这个项目的代码是采用视图view、模型model严格分离的设计思路。
　　　　6、Foursquare　　是Foursquare.com的一个客户端应用，该应用主要分为两个模块：API(com.joelapenna.foursquare)和界面前端(com.joelapenna.foursquared)两部分。
从该项目代码中，可以学会如何同步、多线程、HTTP连接等技术。
　　7、Pedometer　　Pedometer应用用于记录你每天走路步数的。
尽管记录不一定精准，但是从这个项目中，可以学习几个不同的技术：加速器交互、语音更新、后台运行服务等。
　　8、OpenSudoku-android　　OpenSudoku是一个简单的九宫格数独游戏。
从代码中可以学习到如何在视图中显示表格数据，以及如何和一个网站交互等技术。
　　9、ConnectBot　　ConnectBot是Android平台的一个客户端安全壳应用。
从该项目代码中，可以学习到很多Android安全方面的内容，这些是你在开发应用时经常需要考虑的安全问题。
　　10、WordPress的Android应用　　当然在最后不能不提WordPress的Android应用了，这是WordPress官方开发团队提供的一个项目。
从代码中可以学习到XMLRPC调用（当然还有更多的优秀内容）。
　　================================================================================================本资料共包含以下附件：10个经典的Android开源应用项目.rar

系统的讲述了图像处理的基本方法，包括轮廓提取，去噪，图像增强，图像变换，图像压缩等，并相对应的配备了部分关键源代码

本案例研究答题卡识别软件的设计与开发，集成了图像分割、模式识别等功能模块，设计计算机图像处理等知识。
通过图像处理技术，完成识别答题卡图像的答案选项，应用了图像校正、模式识别等算法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。