随着道路监控系统的日益完善，大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力，因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。
本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。
骨架提取，也叫二值图像细化。
这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。
morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。
我们先来看Skeletonize（）函数。
格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。
例1：  生成一幅测试图像，上面有三个目标对象，分别进行骨架提取，结果如下：例2：利用系统自带的马图片进行骨架提取 medial_axis就是中

MatlabGUI，关于图像处理的一些基本操作，图像类型转化，几何运算，图像变换，添加噪声，图像复原，图像增强，图像分割，形态学处理，小波变换，和几个应用

使用MFC在VS2013编写的数字图象处理软件，能够实现相当强大的功能。
BMP格式读取保存DFTFFT直方图色调均化缩放模糊锐化滤镜形态学处理曲线裁剪灰度图彩色图自动阈值等等...除此之外还有很多其他小功能...建议使用VS2013打开！！！核心代码在Bmp.cpp中！！！更新文档：2014年6月18日更新说明：这次应该是上交的最后一次作业了，在今日的展示结束之后总体情况还好，但是发现了几个问题。
首先是这个程序是在win8环境下设计的，所以程序的一些大小参数以及按钮图片的位置参数是适合在win8的环境下操作，在设计报告中使用的操作系统也是win8。
而如果将该程序移动至win7系统上操作的话可以在大小与位置上会出现一些偏差，所以推荐将该程序在win8系统下运行，如果没有win8系统但是想重装的话可以找我。
然后本次更新的内容就是对设计报告中的要求的一些补充，比如图片的裁剪功能，还有一些照旧的BUG修复了。
关于这个裁剪功能，在程序中的图像裁剪中有一个说明按钮，在设计报告中有提到怎么使用的，所以在这里就不一一说明了，其实就跟在PS上用裁剪差不多，很容易用的。
关于设计的感想也写在了设计报告上了--，这里也就不多说了。
好了这个程序算是最终完成了，撒花！师姐辛苦了~！！！！！================================================================================================================================================================2014年5月13日更新说明：这次的更新比较少，主要就是自动阈值分割图像方面的更新。
实现该操作的函数依然放在Bmp.cpp里面，里面一共使用了三种方式来决定自动阈值。
其中一种是“大津法”，函数是“OtsuThreshold”，该函数最后会返回一个阈值，该阈值就是大津法得出的阈值，具体实现方式可以在cpp文件中查看。
还有一种方法就是“迭代法”，函数是“IterationThreshold”，该函数最后会返回一个阈值，该阈值就是迭代法得出的阈值，具体实现方式可以在cpp文件中查看。
前两种方法的实现方法都如老师在PPT上所说的一样，而且运算起来非常快，基本可以说是瞬时得出。
而第三种方法是我自己写的一个方法，叫做“对半分”法，函数是“HalfCutThreshold”，该函数最后会返回一个阈值，该阈值就是对半分得出的阈值，具体实现方式可以在cpp文件中查看。
其原理就是计算出一个阈值，使到阈值处理后图片的黑色像素与白色像素的数量相等或者最接近，也就是把图片按黑白像素对半分的方法来对图像进行分割。
关于程序的使用方法，可以在鼠标右键菜单中选择“调整”-＞“阈值”-＞“高级阈值”来打开高级阈值处理的对话框。
打开对话框后，默认为最直接的自己首选阈值的方法，可以通过鼠标的左键拖动直方图中的绿色竖线来调整需要设定的阈值大小，同时右边会有该图片的预览，可以很方便操作。
如果需要使用自动阈值分割，可以在阈值方式中更改，一旦选择了“直接阈值”以外的阈值方式，程序便会自动用所选择的方法帮你计算出一个阈值，同时在直方图上会显示出该阈值的位置，还有该阈值的大小，同时预览图片也会立即更新。
值得注意的是，当你选择了自动阈值的时候，你不能再通过鼠标左键在直方图上手动调整阈值大小了哦，这个时候你只需要将阈值方式调回“直接阈值”即可重新自己调整！除了有关作业的更新之外，这次更新还调整了图片备份的内存优化，加上了使用磁盘作为备份的空间，不过这些作为使用者的话是不需要怎么注意的嗯嗯，尽情使用即可！最后，再次谢谢师姐能够读完这个文档，如果还有什么问题的话就联系我吧，联系方式就在软件中了欢迎点击--，谢谢！================================================================================================================================================================2014年5月6日更新说明：这次的主要更新是形态学处理的部分，也就是膨胀、腐蚀、开与闭操作。
实现函数依然是放在Bmp.cpp这个文件里面。
名字为Morphology的函数就是该形态学操作的函数。
可以通过在函数中调入不同的参数与设置使到一个函数同时实现膨胀与腐蚀的功能，而开与闭的功能只需要连续调用两次函数，并且参数不同就行了，使用非常简单。
然后就是软件的使用部分，

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

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。

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。