圖像濾波圖像增強：對比度增強、亮度校正、直方圖歸一化、直方圖均衡平滑濾波：各向非同性濾波、高斯平滑、均值濾波、階梯濾波器（中值、分離系數中值濾波、加權中值等），中度濾波、Sigma濾波、切尾均值、椒鹽噪聲去除，遞歸平滑濾波邊緣濾波：Canny,Deriche,Lanser,Shen,Frei,Kirsch,Roberts,Prewitt,Roberts,Prewitt,Robinson,Sobel,Laplace算子，高斯差分，高斯導數、邊緣閉合點濾波：Foerstner,Harris,Sojka亞象素精度點提取濾波器紋理：Laws濾波器（3X3,5x5,7X7）離差、熵算術運算：比例縮放、加、減、乘、絕對值、最大值、最小值、翻轉顏色變換：CIEIab,hsv,his,yiq,yuv,CIExyz,hls,his等傅立葉變換：高速FFT、高斯、導數計算、Gabor濾波器、帶通、高通、低通濾波，能量、相位，權值計算霍夫變換：線、園檢測其他類型濾波器：自定義濾波器、點濾波器、灰度骨架抽取，主成分分析，拓撲骨架抽取，高斯金字塔變換、類型轉換亞象素邊緣及線提取Canny、DericheLanser和Sobel邊緣檢測算子；Facet模型及Steger線提取（精度高于1/50像素）；亞象素彩色邊緣、線提取；亞象素閾值亞象素輪廓處理輪廓處理：仿射和投影變換；線、圓、橢圓分割提取及擬合；平行輪廓合并；不同標準形狀生成。形狀特征：面積、中心點、方向、圓度、緊密度、周長、橢圓軸、力矩、凸度、離心率、角分析（凸，圓、矩形）；基于形狀特征的輪廓選擇。邊緣位置測量沿線段、圓弧的亞象素邊緣提取；自動選擇邊緣（起點、終點、所有點、上升、下降，邊緣點對）；邊界及邊界對尋找評價函數Blob分析閾值：全局、局部、自動區域處理：連通域分析、骨架、連接點，終點；集合算法（交集、并集，差集、補集）；角分析（凸、圓、矩形、橢圓形、凹）；空洞填充、區域生成（矩形、圓形、橢圓形、方格、網格、多邊形、任意形狀），訪問（游程編碼，鏈碼、輪廓、多邊形）灰度值特征：最大值、最小值、均值、方差、共生矩陣、直方圖、熵、模糊特征、灰度矩形狀特征：面積、中點、方向、圓度、緊密度，空洞數、周長、凹度、橢圓軸、2階、3階矩、離心率、Hamming距離、閉合區域(圓、矩形)，距離、空間關系、歐拉數圖像分割閾值：彩色、后驗證分割區域生長：梯度、均值、彩色、紋理分類：基于神經網絡或n維線性平面或曲面的分類器可變化模型：基于參考圖像和經過訓練的在一定誤差范圍內的標準樣本的分割。數學形態學二值形態學：明可夫斯基加減、膨脹、腐蝕、開運算、閉運算，擊中擊不中變換、邊界、修剪、加粗、細化、距離變換灰度形態學：分水嶺算法、膨脹、腐蝕、開運算、閉運算、tophat,bottomhat分類器多層感知神經網絡；非一致分布n維線性平面或曲面的數據集聚類算法。幾何變換旋轉、比例縮放、平移、鏡像、剪切、仿射、透視、極化變換；從點對應到角的近似變換、含自動點匹配的圖像融合；圖像變形校正；拼圖；線掃描圖像區域與邊界融合串口讀出、寫入數據模式匹配灰度值、基于形狀、基于任意大小和形狀的多模版匹配；魯棒性極佳的識別算法，對于旋轉、比例縮放、混亂及部分被遮擋物體和照明變化都能準確識別。只需調用一次識別寒暑，即可識別不同目標及之間有相對位置變化的目標。可以產生綜合模型，比如從多邊形的圖像數據中。條碼及二維碼識別1維條碼識別：EAN13,EAN8,UPC-A,PC-E,2/5工業，2/5插入式，Codabar,Code39,Code93,Code128,PharmaCode2維碼識別：ECC200,QR碼光學字符識別(OCR)基于字符的識別，特殊分割算法，旋轉校正、訓練字體、可選特征。光學字符驗證(OCV)基于灰度值的模版對比算法、對于亮度，位置以及大小變換均能得出一致性結果。3維定標用多幅圖像為針孔和遠心攝像機的內部及外部參數定標；圖像和點的變形校正；點和輪廓的圖像坐標到實際三維空間坐標系的變換；圖像校正（去除鏡頭及透視變形）。3維視覺雙目立體視覺：雙攝像機標定；圖像校正；亞像素精度的深度及差度計算。其它方法：基于聚焦變化的深度圖像獲取；基于雙目視覺的測量。圖像序列背景估計；光流分析。Sockets的網絡傳輸在H