GLCM在C++（OpenCV）环境下应用。

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简介：
灰度共生矩阵（GLCM）是C/C++（OpenCV）中用于灰度共生矩阵（GLCM）的一种实现。该代码是在基于Ubuntu的操作系统上，利用OpenCV 3.4.0版本编译构建的。该算法成功地提取了22个不同的特征，这些特征最初由Avinash Uppuluri提出。原始的MATLAB代码可以从以下链接获取： 22个功能包括：自相关性：[2]（自动计算）；对比度：[1,2]（采用对照方式）；关联度：MATLAB（Corrm）；相关性：[1,2]（Corrp）；群集突出度：[2]（cprom）；群集阴影度：[2]（cshad）；相异度：[2]（dissi）；能量：[1,2]（MATLAB计算）；熵：[2]（熵值）；同质性：MATLAB（homom）；同质性程度：[2]（均一性）；最大机率值：[2]（maxpr）；平方和 (方差)：方差[1] (sosvh)；平均总和: [1] (精简)；总方差: [1] (svarh)；总和熵: [1](正熵)。

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C++版本的Apriltags在Windows环境下的应用

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GLCM的C++（OpenCV）实现

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本项目致力于通过C++及OpenCV库对GLCM（灰度共生矩阵）进行高效实现，为图像处理和特征提取提供强大工具。灰度共生矩阵（GLCM）是使用C/C++中的OpenCV 3.4.0实现的算法，在基于Ubuntu的操作系统上编译完成。该算法提取了22个特征，由Avinash Uppuluri提出。这22个功能包括： - 自相关 - 对比度：MATLAB版本和两个其他来源 - 关联性：MATLAB版本 - 相关性：来自两种不同资源的实现方式 - 群集突出显示：一种特定方法 - 群集阴影效果：另一种特定方法 - 相异度计算：一个特别的方法描述 - 能量值提取：MATLAB版本和两个其他来源 - 信息熵测量：来自两种不同资源的实现方式 - 同质性评估: MATLAB 版本与一种特殊方法 - 最大概率值确定 - 平方和（用于计算方差） - 总平均数求解 - 总体方差分析 - 熵值总量以上功能都是在灰度共生矩阵的基础上进行的特征提取，以实现图像处理中的各种应用。

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在Linux环境下搭建QT和OpenCV

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本简介提供了一步一步的教学指南，在Linux系统中安装与配置Qt和OpenCV开发环境的方法。适合希望使用这两个工具进行跨平台应用开发的技术爱好者阅读。本段落介绍了在虚拟机环境下安装Ubuntu的操作步骤，并详细讲解了如何进行交叉编译OpenCV以适用于ARM板的过程。

C#环境下OpenCV图像识别技术

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在Linux环境下使用OpenCV进行指尖检测

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本项目旨在介绍如何在Linux操作系统下利用OpenCV库开发指尖检测程序，适用于机器人、虚拟现实等领域。在Linux下编译时需要先安装OpenCV，并使用HSV空间进行肤色分离。轮廓提取后可以检测手指，我自己测试了一下，效果还可以，分享给大家。

Python编程在Win32环境下的应用

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在VS2008和C#环境下配置Windows CE开发环境

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本教程详细介绍如何在VS2008与C#编程语言环境中搭建适用于Windows CE的操作系统开发平台，涵盖必要的软件安装步骤及关键配置技巧。在VS2008+C#环境下配置Windows CE开发环境的步骤如下： 1. 安装Visual Studio 2008：首先确保已经安装了Visual Studio 2008，如果没有，请从微软官网下载并按照指示进行安装。 2. 安装Windows Mobile SDK：访问微软官方网站找到适合版本的Windows Mobile SDK，并完成其安装。这会为开发环境提供必要的工具和库文件。 3. 创建新项目：打开VS2008，在新建项目的对话框中选择“智能设备”，然后根据需要创建一个C#控制台应用程序或其它类型的项目模板作为起点。 4. 配置目标平台：在解决方案资源管理器里右键点击你的项目，选择属性选项卡，并设置正确的Windows CE操作系统版本和CPU架构。这一步很关键，因为不同的硬件可能支持不同功能集的API。 5. 编写代码并调试：开始编写适用于Windows CE的应用程序逻辑，在适当的时候利用设备模拟器或真实硬件进行测试与调试工作。 6. 优化性能及兼容性：确保应用在各种环境下都能正常运行，并且对资源使用进行了充分考虑，以适应嵌入式系统的限制条件。以上就是VS2008+C#下配置WinCE开发环境的主要步骤。