数学形态学的扛鼎之作，深入浅出的解释数学形态学的原理和效果

本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果。
本书全面地、系统地介绍了数字图像处理学的基本理论和基本技术，并根据作者多年从事数字图像处理的教学科研的心得体会和科研成果列举了大量的实例，以供读者参考。
全书共分10章，其中包括：绪论，图像、图像系统与视觉系统，图像处理中的正交变换，图像增强，图像编码，图像复原，图像重建，图像分析，数学形态学原理，模式识别的理论和方法。
在每一章的结尾都附有必要的思考题，供教学或自学练习，以便加深对本书所述内容的理解；
同时，随本书还附有光盘一张。
本书作者编制一个数字图像处理软件。
该软件既可作为教学演示和实验工具，也可以在实际图像处理中应用。
本书可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、遥感、生物工程、医学、物理学、化学、计算机科学乃至经济、商务及社会科学的科研人员、大专院校的教师及本科生、研究生参考学习。

一种参数化的形态学分水岭图像分割方法

该程序实现对肺部CT图像的分割，通过自动阈值处理，得到二值化图像，再经过形态学处理，得到肺区

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

python版本的形态学snake算法，里面包含测试图片，可以运行测试

在MicrosoftVisualStudio开发平台上使用OpenCV计算机视觉库对缺陷图像进行包括图像灰度化、图像二值化、均值滤波、高斯滤波、形态学闭操作等图像预处理。
然后，对桥梁裂缝图像使用边缘检测算法Sobel算子、Canny边缘检测算子进行边缘检测。
最后，对边缘检测后的图形进行孤立点去除方法与缺陷面积特征量计算等图像后处理。
（代码来源于本人本科毕业设计的一部分）

感谢以往CSDN各位博客主开源程序，我愿意将辛苦写的代码向各位车友开源，本人使用OV7725，如果你用的灰度摄像头，直接大津阈值二值化以后将代码移植即可，至于阳光算法，OV7725黑白只能硬切电磁，而灰度摄像头+二值形态学处理会有非常好的效果，推荐不再使用K60，而是K66和灰度摄像头不懂得，想看具体视频的，可以加我微信qy15753832575,只有入环岛，避障，倒车视频

本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。
本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ann)和支持向量机(svm)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(ocr)和人脸识别两大热点问题。
全书结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。

当今世界科技日新月异，在神州探月，蛟龙探海妇孺皆知的今天，当一个个曾经遥不可及的梦想在我们身边悄悄演变成现实，人工智能亦早已应运而生，为人类创造了巨大的经济和社会效益。
其中，图像处理技术是该系统的一个重要组成部分，对机器视觉等具有十分重要的意义。
因此，本文以数字图像为载体，研究基于形态学的图像分割技术，并进行物体个数计算应用和车道线检测的应用。
对图像中物体个数的计算以及车道线检测应用，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。
为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows操作系统上借助VisualStudio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。
首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，同时进行算法实验说明；
最后研究了基于形态学变换的分割技术，并应用到实际的物体个数计算以及车道线检测上。

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。