《Visual C++数字图像处理开发与编程实践》

简介：
书籍任务：将一本详细的图像处理书籍内容改写为更简洁易懂的形式。 1. 内容概述： 本书系统讲解了数字图像的处理方法、常用算法及其实现技术。全书共分为13章，每章包含多个小节，详细介绍了各个领域的相关知识和应用实例。 2. 改写思路： - 保持原有主题，但精简内容 - 简化技术术语表达 - 合理分段，突出重点 - 增加示例说明 3. 具体改写方法： (1) 使用更简洁的语言解释概念和原理 (2) 保留核心知识点，删除冗余细节 (3) 在适当位置增加代码片段或实例分析 (4) 合理分段，确保逻辑清晰 4. 注意事项： - 维护技术准确性 - 确保语言流畅自然 - 增强内容的可读性 5. 预期效果： 一本更易理解、更具实用性的图像处理书籍。 13.5.3 在OpenCV中使用Canny 算法 543 13.6 本章小结 548 第14章 图像的形态学处理 549 14.1 数学形态学 550 14.2 一些必要的概念和 符号约定 550 14.3 图像的腐蚀 554 14.3.1 腐蚀原理 554 14.3.2 编程实现 557 14.4 图像的膨胀 562 14.4.1 膨胀原理 562 14.4.2 编程实现 565 14.5 腐蚀和膨胀的性质及应用 568 14.5.1 腐蚀和膨胀的代数性质 568 14.5.2 腐蚀和膨胀的应用 571 14.6 开运算和闭运算 577 14.6.1 开运算 578 14.6.2 闭运算 579 14.6.3 编程实现 580 14.6.4 开运算和闭运算的 代数性质 582 14.7 图像形态学的其他运算 584 14.7.1 击中不击中运算 584 14.7.2 细化处理 588 14.8 本章实例：应用OpenCV 进行形态学处理 592 14.8.1 函数描述 592 14.8.2 概要设计 592 14.8.3 编码实现 593 14.9 本章小结 598 第15章 图像分割与目标识别 599 15.1 图像的分割 601 15.1.1 基于幅度的图像分割 601 15.1.2 基于区域的图像分割 606 15.1.3 基于形态学分水岭的 图像分割 611 15.2 图像的匹配 614 15.2.1 基本概念 614 15.2.2 模板匹配算法 615 15.2.3 序贯相似性检测算法 616 15.2.4 幅度排序算法 618 15.3 模式的识别 620 15.3.1 基本概念 620 15.3.2 统计模式识别 621 15.3.3 其他模式识别方法简介 627 15.4 本章实例：静态人脸 检测程序 628 15.4.1 人脸检测概述 628 15.4.2 算法分析 629 15.4.3 应用OpenCV进行 人脸检测 633 15.5 本章小结 640