程序目的是对传送带上物件的定位，需要提取物件坐标。
主要运用Opencv中的寻找轮廓函数findContours()作为程序核心，为了杂质的干扰，处理高斯滤波，做了一个轮廓面积的计算，来去除杂质

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

分别利用一阶高斯与二阶高斯实现了图像的滤波算法，总体来说一阶高斯滤波会更加的快速

选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。
然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。
算法总体效果可以，误检较少。

针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象，提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像，以有效地去除图像中的噪声，然后计算梯度算子的幅值和方向，最后用极大值抑制和高低阂值的方法检测及连接图像的边缘。
实验结果表明，改进的算法提高了边缘检测准确性，获得比较理想的边缘检测效果。

含有中值滤波，均值滤波，高斯滤波，双边滤波，NLM算法，改进NLM算法，代码优化后的改进NLM，代码如有问题请及时联系。

1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。

自适应高斯滤波算法，有效地提取出运动目标，能够实时检测

主要使用了OpenCV的视频采集,图像色域转换,颜色通道分割,高斯滤波,OSTU自动阈值,凸点检测,边缘检测,余弦定理计算手势等功能，实现手势识别与控制

基于opencv1.0VC++6.0MFC写的完整的图像处理程序，功能齐全（图像基本操作：旋转、镜像、反色、图像二值化、图像分割、图像增强、灰度直方图均衡、线性变换、灰度拉伸）、边缘检测（prewitt算子、sobel算子、canny算子、拉普拉斯算子等）、图像滤波平滑（均值、中值、高斯滤波等）、还有形态学变换（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等等），看文件大小就知道啦，希望对学习图像处理的，有所帮助

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。