本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

vc++下实现28种基本图像处理源代码，包括边缘检测、图像平滑、中值滤波和旋转缩放等各种基本的图像处理。

图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。
本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab7.1

本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术，常用的图像格式，以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。
本书共8章，内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例，前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容，同时提供了非常详细的程序代码，第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。
本书提供了丰富的源代码，并提供了详细的注释，为读者的学习提供方便。
第1章图像的基础知识1.1图像的基本概念1.2三基色原理和图像的输入1.3图像的几种常见的格式1.4图像格式转换器实例1.5图像浏览器实例1.6Delphi图像处理中Scanline的用法第2章图像的点运算2.1图像灰度处理2.2图像的灰度直方图2.3图像的二值化2.4图像亮度处理2.5图像对比度处理2.6饱和度调节2.7图像着色2.8图像反色2.9图像曝光2.10Gamma校正2.11迷人的万花筒2.12位图的反走样2.13位图的与、或操作2.14创建大型位图以及统计位图颜色2.15位图的噪声调节第3章图像的几何变换3.1图像的平移3.2图像的缩放3.3图像的旋转3.4图像的镜像3.5图像扭曲3.6图像的波浪效果3.7远视图3.8裁剪和合并第4章图像的颜色系统4.1颜色的基本概念4.2颜色空间简介4.3颜色空间的转换4.4亮度/饱和度调整4.5通道与模式4.6RGB颜色调整4.7特殊色彩的实现4.8颜色量化与减色4.9颜色混合第5章图像的增强5.1图像增强概述5.2灰度线性变换5.3灰度非线性变换5.4灰度直方图拉伸5.5图像锐化与图像平滑5.6伪彩色增强5.7中值滤波第6章图像代数与图像分割6.1图像的腐蚀6.2图像的膨胀6.3图像的结构开和结构闭6.4图像的细化6.5图像的边缘检测6.6图像的Hough变换6.7图像的轮廓提取6.8图像的识别和模板匹配第7章图像的特效处理7.1图像的滑入和卷帘显示效果7.2图像的淡入淡出效果7.3扩散效果7.4百叶窗效果和马赛克效果7.5交错效果7.6浮雕效果7.7图像的中心渐出和渐入效果7.8图像的雨滴效果和积木效果第8章综合实例8.1利用Delphi实现桌面变换8.2图片文件的加密解密8.3自定义光标的实现8.4基于Delphi的图像漫游8.5用Delphi实现屏幕图像捕捉8.6图片存取到流以及从流中复原8.7Delphi图像处理在纺织检测中的应用8.8Photoshop中流动蚂蚁线的实现8.9用Delphi读取JPEG文件的缩览图8.10Delphi数据压缩/解压缩处理8.11特大位图的快速显示8.12Photoshop中的喷枪实现8.13颜色填充8.14位图与组件8.15颜色拾取器8.16位图的打印8.17Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别8.18位图文件信息写到文本文件以及恢复8.19放大镜8.20调色板创建及应用8.21图像的局域网传输8.22图像纵横比率最佳调节8.23JPEG格式图片错误信息显示8.24JPG图片存取到数据库8.25基于小波变换的JPEG2000压缩实现8.26傅里叶变换

将4个文件拷贝到同一路径下，修改ex_SRAD.m文件中的filename，filename为要平滑的图像文件名称，修改后运行ex_SRAD.m，待进度条慢后即可显示平滑后的图像。
本程序采用了SRAD算法。
在MATLAB环境下运行。

用C语言实现数字图像处理中的多种操作：如实现图像的灰度变换，图像的中值滤波，线性变换，缩放，平移，旋转，灰度直方图，开运算，闭运算，，膨胀/腐蚀元素的设定等等功能。

matlab（程序）分析了二维码编码技术，基于图像处理的解码技术，及其编码实现过程。
针对解码识别过程，详细分析了基于图像处理的预处理方法，包括二维码灰度化处理、图像平滑和二值化过程，同时针对二维码实际情况，设计了基于Canny和Hough变换的二维码旋转校正算法，几何形变校正算法，并通过QR二维码进行实验

MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.

《医学图像编程技术》是医学图像编程的入门级教材和参考书。
《医学图像编程技术》通过一个个由浅入深的编程范例，介绍了如何使用三维可视化工具箱VTK和医学图像分割与配准工具箱ITK进行三维医学图像编程。
《医学图像编程技术》的主要内容包括VTK与ITK的联合安装和使用、VTK编程入门范例、VTK的数据结构、VTK的可视化算法（包括颜色映射、抽取轮廓、剪切、纹理等）、VTK的医学图像处理功能（包括图像分割、图像平滑、重切分、体绘制等）、VTK的综合应用等。
《医学图像编程技术》最后介绍了常用医学图像处理软件MIPAV、3DSlicer在结构像、功能像、脑图谱、弥散张量成像和纤维束跟踪等方面的应用。
《医学图像编程技术》可作为医学影像学专业高年级本科生和研究生教材，也可作为大学教师、公司研发人员、硕博研究生进行医学图像研究时的技术参考书。
《医学图像编程技术》中的医学图像数据和编程范例在随书携带的光盘中，可供读者运行和上机实验。

用meanshift算法实现的图像平滑操作，压缩包内含参考文献MeanShift：Arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis

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。