先对第一帧图像用鼠标框选跟踪区域，双击后开始自动跟踪。
代码可以修改来处理图片序列。

两种阈值分割算法，一种是ostu算法，另一种算法，对ostu算法进行改进，可以对双峰值图像分割，效果有很大改善

各标定步骤实现方法1计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵，计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型，只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据，利用最小二乘方法计算得到[[ix]].2求解摄像机参数矩阵由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系，求解方程得到摄像机内部参数，考虑镜头的畸变模型，将上述解方程获得的内部参数作为初值，进行非线性优化搜索，从而计算出所有参数的准确值[[x]].3求解左右两摄像机之间的相对位置关系设双目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl,Tl,与Rr,Tr,，即Rl,Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，Rr,Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置[[xi]]。
因此，对于空间任意一点，如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,,Xl,Xr，则有:Xl=RlXw+Tl;Xr=RrXw+Tr.因此，两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl在实际标定过程中，由标定靶对两台摄像机同时进行摄像标定，以分别获得两台摄像机的内、外参数，从而不仅可以标定出摄像机的内部参数，还可以同时标定出双目视觉系统的结构参数[xii]。
由单摄像机标定过程可以知道，标定靶每变换一个位置就可以得到一组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl,Tl，因此，由公式R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl，可以得到一组结构参数R和T

使用拉格朗日乘子法对目标进行分离，将视频的每一帧图像分离为前景图像和背景图像

Matlab编写，用于染色体图像计数，包括反白、去噪、标记、统计等处理。

基于opencv和tkinter的图像处理系统1.0，是用python语言进行编写，亲测有效。
主体思想来源于：李立宗老师的opencv编成案例详解。
制作该系统其主要目的是给初学图像处理的学生提供一些直观的印象。
当然系统存在不足：1.无法保存处理后生成的图片；
2.由于对窗口进行了限定，输入的图像最好为250*250，这样刚好显示。
希望有感兴趣的同学，下载交流学习，代码里面有我的QQ邮箱。
本人初学，编程技术有限，代码可读性一般，也希望多批评指正，多多交流。
当然运行该代码，一些必要的安装包是必不可少的，如果无法运行，也可以联系我哦~！

本设计书向用户推荐的是一套完整的数据中心布线系统设计方案。
它基于国际标准TIA942和国内标准GB57，是真正独立于具体应用的布线系统。
设计书中的综合布线系统设计，能够支持电话通信、数据传输、图像及视频应用。
并对于新的发展需求，该综合布线系统具有非常好的灵活性和开放性，非常方便、经济、有效地实现用户位置或网络拓扑结构的更改。

ct、照影等医疗图像察看软件。
家里有人住院拍片子刻光盘，医院给的光盘没有带软件的可以使用，抓个图啥的给远方的医生看。

（序列图像）16位转8位（OpenCV），可以用来操作序列图像

图像处理中常遇到“亚像素”这个词。
亚像素实际上不存在，但是在想象中存在。
于是用数学的方法计算出它的值。
示例中将一幅图的高和宽都扩大到5倍，造成原来相邻两像素不相邻了，中间间隔了好几个像素单位，这些像素怎样定义它们，简单的，数学上用双线性插值的方法求出未知的像素。
本程序提供一个代码示例，供参考，希望对您有帮助。

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。