1.cannyԴ?码分????
2.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）
3.图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）图书目录
4.图像轮廓和分水岭算法

cannyԴ?????

       该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。码分

       比如读取文件，码分

       几何变换中的码分垂直镜像，平移，码分旋转，码分口令雷源码缩放；

       正交变换的码分DFT，FFT，码分DCT，码分DST，码分DHT，码分DWashT；

       灰度处理中的码分反色，直方图均衡，码分全局线性变换，码分分段线性变换，码分指数非线性变换，对数非线性变换；

       图像增强里面的putty 源码qt加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；

       图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；

       图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码-

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caffe程序源码多变接口，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，kdj反推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，libc源码升级它们巧妙地结合了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。

图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）图书目录

       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，介绍了OpenCV库的基本使用，包括IplImage数据结构，图像读写、显示和捕捉，以及与AIPCV库的接口。此外，还有相关网站文件和参考文献。

       第二章着重于边缘检测技术，讲解了边缘检测的目的，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，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，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。

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。