1.像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）书目录
2.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
3.qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，源码n源再将灰度化，源码n源直方化，源码n源边缘检测，源码n源怎么写？
4.图像轮廓和分水岭算法
5.Matlab图像处理——的源码n源光影效果

像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）书目录

       图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）图书目录概览

       第一章，视觉系统实践，源码n源源码 反码 补码计算介绍了OpenCV库的源码n源基本使用，包括IplImage数据结构，源码n源图像读写、源码n源显示和捕捉，源码n源以及与AIPCV库的源码n源接口。此外，源码n源还有相关网站文件和参考文献。源码n源

       第二章着重于边缘检测技术，源码n源讲解了边缘检测的源码n源目的，传统方法和理论，如Marr-Hildreth、Canny和Shen-Castan边缘检测器的原理和源代码。彩色边缘处理和比较也在这一章中详细阐述。

       第三章涵盖了数码形态学，六彩神龙指标源码电脑版包括基本元素的二值操作、灰阶和彩色形态学，以及各种形态学操作的实现和应用，如连接性分析和区域计数。

       第四章探讨灰阶分割，讲解了多种分割方法，如迭代选择法、最小误差阈值法和基于聚类的阈值选择，以及与色彩处理的结合。

       第六章涉及图像细化，涉及中轴变换、骨架算法和基于力的细化方法，展示了如何通过算法处理复杂图像结构。

       第七章深入图像还原，涉及图像降质问题、频域处理和各种滤波器，如傅里叶变换、逆滤波器和Wiener滤波器。

       第八章介绍了分类技术，wr顶底优化指标公式源码包括最小距离分类器、支持向量机和集成学习方法，如bagging和boosting，以及符号识别的实例。

       第九章着重于符号识别，如OCR技术在印刷字符和手写字符识别中的应用，以及多重分类器的整合。

       第十章讲述了基于内容的搜索，通过示例搜索图像，考虑的因素包括特征提取、空间因素和搜索区域选择。

       最后，第十一章介绍了高性能计算在视觉处理和图像处理中的应用，包括多处理器计算、共享内存和GPU加速等技术。

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的喵赞源码怎么去除短信验证代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，通达信黄金钻石公式源码实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。

qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，再将灰度化，直方化，边缘检测，怎么写？

       代码如下，觉得有帮助可以采纳下，后面有我在vscode的源代码，可以对照输入测试

       #include <QApplication>

       #include <QMainWindow>

       #include <QPushButton>

       #include <QVBoxLayout>

       #include <QLabel>

       #include <QPixmap>

       #include <QTimer>

       #include <opencv2/opencv.hpp>

       class MainWindow : public QMainWindow

       {

       Q_OBJECT

       public:

       MainWindow(QWidget *parent = nullptr)

       : QMainWindow(parent)

       {

       // 创建显示摄像头图像的标签

       imageLabel = new QLabel(this);

       imageLabel->setAlignment(Qt::AlignCenter);

       // 创建按钮

       QPushButton *captureButton = new QPushButton("拍照", this);

       connect(captureButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::captureImage);

       // 创建垂直布局并将标签和按钮添加到布局中

       QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout;

       layout->addWidget(imageLabel);

       layout->addWidget(captureButton);

       // 创建主窗口并设置布局

       QWidget *centralWidget = new QWidget(this);

       centralWidget->setLayout(layout);

       setCentralWidget(centralWidget);

       // 设置定时器，定时更新摄像头图像

       QTimer *timer = new QTimer(this);

       connect(timer, &QTimer::timeout, this, &MainWindow::updateImage);

       timer->start(); // 每毫秒更新一次图像

       }

       private slots:

       void updateImage()

       {

       // 打开摄像头

       cv::VideoCapture cap(0);

       if (!cap.isOpened())

       {

       qDebug() << "无法打开摄像头！";

       return;

       }

       // 读取摄像头图像

       cv::Mat frame;

       cap.read(frame);

       cap.release();

       // 将OpenCV图像转换为Qt图像，并显示在标签上

       QImage qImage(frame.data, frame.cols, frame.rows, frame.step, QImage::Format_BGR);

       QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(qImage);

       imageLabel->setPixmap(pixmap.scaled(imageLabel->size(), Qt::KeepAspectRatio));

       }

       void captureImage()

       {

       // 获取当前摄像头图像

       cv::VideoCapture cap(0);

       if (!cap.isOpened())

       {

       qDebug() << "无法打开摄像头！";

       return;

       }

       cv::Mat frame;

       cap.read(frame);

       cap.release();

       // 转换为灰度图像

       cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

       // 直方化

       cv::equalizeHist(frame, frame);

       // 边缘检测

       cv::Canny(frame, frame, , );

       // 保存图像

       cv::imwrite("captured_image.jpg", frame);

       qDebug() << "已保存为 captured_image.jpg";

       }

       private:

       QLabel *imageLabel;

       };

       int main(int argc, char *argv[])

       {

       QApplication a(argc, argv);

       MainWindow w;

       w.show();

       return a.exec();

       }

       #include "main.moc"

图像轮廓和分水岭算法

       图像轮廓和分水岭算法在图像处理中扮演着关键角色。findContours()函数是寻找二值图像中轮廓的核心工具，它能检测轮廓后，通过drawContours()函数将这些轮廓清晰地呈现出来，便于分析和理解图像结构。

       drawContours()函数则用于在原始图像中精确地绘制轮廓，无论是外部轮廓还是内部结构，都能清晰可见。例如，通过运用图像平滑技术（blur()函数）和边缘检测技术（canny()函数），可以动态地根据滑动条调整，实时显示出图形的轮廓变化。

       对于分水岭算法，它在图像分割中有独特应用。尽管具体的例子代码没有在文中给出，但通过该算法，图像可以被分割成不同的区域，像是水在地形中的自然流动。分水岭算法的结果通常以视觉效果的形式展示，直观地揭示图像的结构差异。

       如果你对图像处理算法感兴趣，特别是OpenCV的相关技术，不妨关注我的微信公众号“OpenCV图像处理算法”。在这里，我将分享我在学习过程中的经验，包括特征提取、目标跟踪、定位、机器学习和深度学习等多个领域的实例，每篇文章都包含详细的源码和相关资料，期待与你一同探索和学习。

Matlab图像处理——的光影效果

       随着手机摄影的普及，我们追求照片的生动与艺术感。本文将借助Matlab，教你如何为照片添加独特的光影效果，提升视觉冲击力。以下是实现这一过程的六个关键步骤：

       1. 区域平滑：首先，使用高斯滤波器(imgaussfilt, sigma=3)对进行平滑处理，减少噪点，使图像更平滑。

       2. 边缘检测：接着，利用Canny算法识别图像边缘，增强对比度，通过边缘减法突出线条质感。

       3. 饱和度增强：进入HSV色彩空间，提升饱和度以增加鲜明度，通过rgb2hsv和hsv2rgb函数实现。

       4. 色调分离：采用K-means聚类，将颜色分为几个类别，用调色板映射回RGB，赋予图像更丰富的层次感。

       5. 手绘风格化：使用卷积核(imfilter)进行风格化处理，模拟手绘效果，增加艺术气息。

       6. 光影添加：通过卷积核和混合模式，如highlight_filter和imfuse函数，为图像添加立体感和真实感，提升照片的立体视觉效果。

       以下为实现这些效果的Matlab源代码示例。尽管原理简单，实际操作中需灵活运用函数和参数调整，以达到最佳效果。希望本文能启发你的创作灵感，让你的照片更具艺术感。如果你在Matlab或Python使用过程中遇到任何问题，随时向小英熊学长咨询。