基于数字图像处理的条形码识别（C#） 个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万7a686964616fe59b9ee7ad9431333332626135不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。搜索方向基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google。
基于MATLAB的数字图像处理 图片中有多少米，这个统计很简单，但是图片中统计汽车就难了。MATLAB与Vc+程序实例的书好像都有数米粒的例子，你找找吧。我给你个数米粒个数的程序吧：i=imread('rice.tif')；i1=rgb2gray(i)；灰度化bw=im2bw(i1)；二值化[labeled number]=bwlabel(bw，8)；八邻域个体数付给number，labeled里是结构应该就有结果了number=80；
基于数字图像处理的障碍物识别是不是图像识别的范畴？还要用到哪些图像处理的东西？ 是，图像分割，模式识别，机器学习
基于数字图像处理的答题卡识别方法 原发布者：TalentScout×大学2013-2014学年第二学期课程考核《图像处理》综合设计报告基于数字图像处理技术的答题卡识别方法学号姓名班级日期本人郑重声明：本人认真、独立。
基于小波变换的数字图像处理
基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 这个问题需要里了解数字图像处理知识，你的选修课应该就是这门课啊。看看书，开始可以使用matlab软件处理。
基于数字图像处理的答题卡识别方法 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：TalentScout大学2013-2014学年第二学期课程考核《图像处理》综合设计报告基于数字图像处理技术的答题卡识别方法学号姓名班级日e799bee5baa6e4b893e5b19e31333433623764期本人郑重声明：本人认真、独立完成了查找资料、编写程序、撰写报告等考核任务。签字：日期：摘要背景：随着科技的发展，电子与计算机技术的进步，答题卡的出现大大减轻教学工作者们批改试卷的工作量。答题卡是光标阅读机输入信息的载体，是配套光标阅读机的各种信息录入表格的总称。答题卡将用户需要的信息转化为可选择的选项，供用户涂写。OMR是用光学扫描的方法来识别按一定格式印刷或书写的标记，并将其转换为计算机能接受的电信号的设备，并根据信息点的涂与未涂和格式文件设置将信息还原。因此，如何将答题卡填涂的黑色区域识别出来并使用计算机进行处理是极为关键的。本论文探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和。
基于C语言的 数字图像处理 有什么经典教材？需要注意什么 数字图像处理教材一般偏重于算法，很少有直接和C语言相关给出编程范例的。强烈建议选用一本经典教材，如冈萨雷斯的，外加几本侧重于编程的书，如VC+数字图像处理等，国内有许多版本，结合起来进行。如果感到吃力可先看教材，把基本概念和常用算法弄清楚了再上手编程，可以先使用MATLAB达到这个目的，经典教材依然是冈萨雷斯那本，国内也有很多这方面的书，图书馆借就可以。有了基础后上手编程强烈建议使用OpenCV，国内最权威的网站：www.opencv.org.cn，网页上的两本教材都是很不错的参考资料。基于C语言的，有一本老书很不错：吕凤军《数字图像处理编程入门》，吧，资料挺多。
求基于MATLAB的数字图像处理的研究外文文献和翻译啊！ 除此之外，Matlab还可以将用户开发的GUI，图像处理算法等应用程序发布为C或C++源代码，进而编译成COM组件活着Java接口，将Matlab开发的算法统其他开发工具结合起来。。
