菩提本无树 明镜亦非台 本来无一物 何处惹尘埃

宏图像像素类型IPL_DEPTH_8U无符号8位整数IPL_DEPTH_8S有符号8位整数IPL_DEPTH_16S有符号16位整数IPL_DEPTH_32S有符号32位整数IPL_DEPTH_32F32位浮点数单精度IPL_DEPTH_64F64位浮点数双精度在OpenCV中一

通过这篇博文的讲解我们可以来根据上面的原理来联系opencv在vs 2010里的配置。我们以动态链接库的隐式使用来作为例子，因为这种情况是几种情况中，最复杂的。步骤一：我们需要引用头文件，所以我们要告诉opencv的头文件的位置Properties->Configuration Properties->VC++ Direcories->Included Directories。然后添加你所

基于指纹细化有一种算法叫OPTA(one-pass thinning algorithm)，基于该算法有些缺点，如毛刺较多。所以有一种基于形态学的细化算法。       一个好的细化算法应该遵守如下一些要求：收敛性、连通性、拓扑性、保持性、细化性、中轴性和快速性。收敛性：迭代必须是收敛的；连通性：不破坏纹线的连接性；拓扑性：保持原图像的基本结构特性；保持性：保护指纹的细节特征；

我们在拿到一副图像的时候，常常会不假思索的就用高斯核去对一副图像进行平滑，可这个理论依据在哪里呢？这得从光的物理模型说起：众所周知，光是一种波也是一种粒子，是一种概率波，符合测不准原理，即光打在传感器上的位置并不是十分准确的，其某点成像位置是一种概率，并且呈正态分布。上图解释了有些噪声斑点是产生的原因：大部分光子虽然落在中间大概率位置，但边缘小概率的位置总有少量随机光子，这些小概率边缘位置随机

前段时间，干了这么一件蠢事。      工作情形是这样的，我们在手机上开发了一个软件，而测试该软件的核心算法性能的批处理算法是pc版的vs上的程序。我们当时就在手机上保存图片，并且这些图片必须是达到我所预计的阈值的图片才会保存下来。关键问题就处在这里了，我保存IplImage*的时候用的是jpg格式，当我采集了大量图片后，拿到pc上一跑我顿时凌乱了，不应该啊pc和android上我测试过同一张

       我现在做的方向是图像处理，研一一来就有一个指纹识别相关的项目，有项目都很忙的，所以数字图像处理那本书一直没能仔细看看，项目中也没涉及到直方图的东东。直方图虽然可以用来做分割（多峰的情况），但我分割不是用的直方图的方法。       下面我记录下我对直方图的理解：直方图就是一个统计信息，横坐标是灰度级（就灰度图像而言）、纵坐标就是相应灰度级上的像素个数。直方图的一种变形，即归一化，...

经过大量数据的调试，我在matlab里生成了一个256X256的查找表，也就是一个二维数组（lt   ）。我现在要把我在matlab上写好的算法移植到android平台上，其中就设计到这个查找表的移植：我做的过程是这样的。步骤一：将这个二维数组保存为一个txt的文本fid=fopen('array.txt','w');for i=1:256*256 fprintf(fid,'

噪声对人的影响噪声可以理解为“ 妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。而图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声 。噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。

http://blog.youkuaiyun.com/superjimmy/article/details/6216316

point-spread function 点扩散函数。PSF是point spread function的简称，即点扩散函数，用该指标来衡量重建后的图像的分辨率。在线性系统中，对于任意成像目标I1和其对应的像I2可以表示成I2=I1*h，h是系统函数。这个卷积系数h就是PSF，因为当I1为冲击函数时，I2=h。I2的质量取决于h。当h越偏离冲击函数，I2就越模糊，其模糊程度可以用h的宽度来衡量，

许多工程问题，常常需要根据两个变量的几组实验数值：实验数据，来找出这个两个变量的函数关系的近似表达式。通常把这样得到的函数的近似表达式叫做经验公式。经验公式建立以后，就可以把生产或实验中所积累的某些经验，提高到理论上加以分析。下面我们通过举例介绍常用的一种建立经验公式的方法。        例1：为了测定道具的磨损速度，我们做这样的实验：经过一定时间（如每隔一小时），测量一次刀具的厚度，得到一