染雾VC图像编程教案 第二章 篇一
在VC图像编程的第二章中，我们将深入学习如何在Visual C++环境下进行图像处理和编程。本章主要涉及到图像的读取、显示、保存以及简单的处理操作。
首先，我们需要了解如何在VC++中读取和显示图像。通过使用OpenCV库，我们可以轻松地实现这些功能。在代码中，我们需要包含相应的头文件，并利用cv::imread函数读取图像文件，再使用cv::imshow函数显示图像。这样就可以在窗口中看到我们所读取的图像了。
接着，我们将学习如何保存图像。通过使用cv::imwrite函数，我们可以将处理后的图像保存到本地磁盘中。这对于图像处理过程中的结果保存非常重要，方便我们之后的查看和使用。
此外，本章还将介绍一些简单的图像处理操作，比如图像的灰度化、二值化、边缘检测等。这些基本的处理操作是图像处理的基础，也是我们后续学习更高级图像处理算法的基础。
总的来说，第二章的内容主要是围绕图像的基本操作展开的，通过学习这些基础知识，我们可以为后续更深入的图像处理学习打下坚实的基础。
VC图像编程教案 第二章 篇二
第二章内容将介绍在VC++环境下如何进行图像的滤波处理。在图像处理中，滤波是一种常用的操作，可以用来去除图像中的噪声、平滑图像以及增强图像的细节。
在VC++中，我们可以利用OpenCV库提供的cv::filter2D函数来实现各种滤波操作。常见的滤波方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。这些滤波方法都有各自的特点和适用场景，我们需要根据具体的需求选择合适的滤波方法。
除了传统的滤波方法，本章还将介绍一些更高级的滤波技术，比如边缘保留滤波、双边滤波等。这些技术可以更好地保留图像的细节信息，同时有效去除噪声，提高图像的质量。
通过学习本章内容，我们可以掌握在VC++环境下如何进行图像的滤波处理，为后续更复杂的图像处理操作打下基础。同时，通过实际的代码演示和练习，我们可以更好地理解各种滤波方法的原理和应用，为图像处理领域的深入学习做好准备。
VC图像编程教案 第二章 篇三
VC图像编程教案 第二章
第二章 常用算子练习 实验图片： 第二章 TITLE=VC图像编程教案 2.1 边缘检测算子 2.1.1 算子卷积的原理-----相当于高通滤波器 2.1.2 应用算子时边界的处理方法 2.1.3 算子模板 Roberts： 第二章 TITLE=VC图像编程教案 第二章 TITLE=VC图像编程教案 Sobel: 第二章 TITLE=VC图像编程教案取两结果中的大值为变换结果 Priwitt： 第二章 TITLE=VC图像编程教案 Krisch： 第二章 TITLE=VC图像编程教案第二章 TITLE=VC图像编程教案 第二章 TITLE=VC图像编程教案 第二章 TITLE=VC图像编程教案第二章 TITLE=VC图像编程教案 第二章 TITLE=VC图像编程教案 第二章 TITLE=VC图像编程教案第二章 TITLE=VC图像编程教案 2.2 小波算子 2.2.1 小波算子原理，高低通算子参数关系为： 第二章 TITLE=VC图像编程教案 2.2.2 Daubechies_6(DB6)算子： 第二章 TITLE=VC图像编程教案 Daubechies_8(DB8)算子： 第二章 TITLE=VC图像编程教案 2.3 SUSAN角点检测方法（作业） SUSAN算子使用的是圆形模板来进行角点探测,圆形模板有等方向性的特点。一般使用模板的半径为3～4个像元。如图 第二章 TITLE=VC图像编程教案 模板置于每一个像素,将模板的每一个像像素与中心像素进行比较。 第二章 TITLE=VC图像编程教案 其中I(r)表示r点像素的灰度值,r0表示模板中心像素。t表示一个限制阈值，这个值决定了所能检测角点的最小对比度,也是能忽略的噪声的最大容限。它主要决定了能够提取 的特征数量越小,可从对比度越低的图像中提取特征,而且提取的特征也越多。因此对于不同对比度和噪声情况的图像应取不同的t值。 现在一些研究已经可以把这个t值改进为自适应值。也就是说可以根据图像的具体所含噪声确定最好的`t值。 第二章 TITLE=VC图像编程教案 由函数n计算出所谓的USAN区域面积值。C(r0)表示以r0为中心的圆邻域。然后由一个个局部非极大值抑制模板来确定最终角点。具体可由下式表述： 第二章 TITLE=VC图像编程教案 式中g为非极大值抑制门限。门限g决定了输出角点的USAN区域的最大值。g的大小不但决定了可从图像中提取角点的多寡,它还决定了所检测到的角点的尖锐程度。所以一旦确定了所
