通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来，手动调节hsv阈值处理，可以通过鼠标点击图像获取hsv值，可以手动更改阈值条件，通过draw函数把不符合面积阈值的轮廓去掉,欢迎讨论https://download.csdn.net/download/qq_32107283/10950602之前这个程序有点小问题就不用看了博客原文在这：https://blog.csdn.net/qq_32107283/article/details/86774583

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

VisualC++数字图像获取、处理及实践应用杨枝灵书中程序源码

在vs2010上基于opencv2.3.1的双目摄像头图像获取，一键简单获取，实用

采用的摄像头是现代的，uvc免驱动的，如果想改为单usb摄像头的话只需求稍微修改一下就行了，linux内核版本采用的是2.6.30的，其他版本应该也能用

这是一本关于图像处理基本原理及其具体应用的图书，是作者多年来教学、科研与应用的总结。
全书共15章，内容贯穿从图像获取到应用的整个过程，具体包括图像获取、人类视觉、打印和存储、成像缺陷修正、空间域图像增强、频率域图像处理、分割和阈值处理、二值图像处理、全局图像测量、特定特征的测量、外形表征、特征识别与分类、层析成像、三维可视化、表面成像。
本书的特色是，着重于各种图像处理方法的介绍与比较，并使用实例进行演示与说明。
目录：第1章获取图像第2章人类视觉第3章打印和存储第4章修正成像缺陷第5章空间域图像增强第6章频率空间中的图像处理第7章分割和阈值处理第8章二值图像处理第9章全局图像测量第10章特定特征的测量第11章外形表征第12章特征识别与分类第13章层析成像第14章三维视图第15章表面成像

这是一本关于图像处理基本原理及其具体应用的图书，是作者多年来教学、科研与应用的总结。
全书共15章，内容贯穿从图像获取到应用的整个过程，具体包括图像获取、人类视觉、打印和存储、成像缺陷修正、空间域图像增强、频率域图像处理、分割和阈值处理、二值图像处理、全局图像测量、特定特征的测量、外形表征、特征识别与分类、层析成像、三维可视化、表面成像。
本书的特色是，着重于各种图像处理方法的介绍与比较，并使用实例进行演示与说明。
目录：第1章获取图像第2章人类视觉第3章打印和存储第4章修正成像缺陷第5章空间域图像增强第6章频率空间中的图像处理第7章分割和阈值处理第8章二值图像处理第9章全局图像测量第10章特定特征的测量第11章外形表征第12章特征识别与分类第13章层析成像第14章三维视图第15章表面成像

目前正在学习工业视觉，使用的是海康威视的相机，压缩包里，是海康威视工业相机C#接口，具有的功能有自动查找设备，打开所选设备，关闭所选设备，采集图像有连续模式和触发模式，可保存采集BMP格式图像和JPG图像，获取相机参数和设置参数。
曾经验证可行。
。

随着计算机技术和模式识别等相关技术的飞速发展，使运用当今先进技术来研制安全监测系统成为可能，人脸识别是安全监测系统中身份识别的一种最方便、最直接的方法。
传统的人脸图像识别系统是由大规模或超大规模集成电路来完成的，图像采集依赖于较大型设备，速度比较慢，实时性较差，在小范围内使用价格比较昂贵。
随着数字信号处理器DSP的飞速发展，它以其高速、准确的功能为图像获取带来了新的途径，而且用硬件来实现人脸图像识别价格比较低廉。
DSP（digitalsignalprocessor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。
再对数字信号进行修改、删

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。