▍1. BOW图像分类
基于BOW的图像分类,包含了训练集和测试集合,在控制台下运行
opencv中MatIplImage等常见数据类型转换整理
基于OpenCV的blob实现的多运动目标跟踪,该工程提供完整的实现代码,主要通过Blob实现多目标的跟踪检测。原理简单,实现效果有限,但适合视频跟踪初学者的学习使用,可以学习到跟踪领域基本的思路。
几种线性滤波C++程序实例,使用opencv实现。其中包括方框滤波、高斯滤波、中值滤波,程序一共4个示例,分别对方框滤波、高斯滤波、中值滤波进行了演示,另外一个是综合示例。对初学者有一定的帮助作用。
基于背景差分的检测方法,在vs平台下,利用opencv库函数,寻找两张图的不同之处,并输出到另一张图中输出。
基于opencv的简单颜色识别,载入图像进行识别,识别图像中的红色物体并画出轮廓
基于Opencv通过特征匹配实现图像重叠区域提取,可对结果进行裁剪缩放,保存为指定格式,其中特征提取与匹配、配准拼接、计算几何等代码可供学习参考;使用QT进行了GUI界面封装;Win32/Release目录下有编译好的EXE程序、附加DLL及测试数据;
利用经典的 Eigenface 或者Fisherface实现的 人脸识别 需要opencv2.4.1 或者更新的版本,才可以编译或者运行 是学习opencv和 人脸识别很好程序
要将图像文件在磁盘上的保存为文件二进制文件使用 OpenCV 结构和 c + + 代码,此版本 es 降低的版本 1
SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进,主要体现在速度上,效率更高。它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。在计算视觉领域,尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔,向下降采样一般用高斯金字塔。其中,输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样,这种方法主要用于SIFT算法的实现,但每层图像依赖于原图像(当前尺度可能和原图象尺度相差很大,这时候再那原图像卷积确实有点二了),并且图像需要重设尺寸,因此,这种计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作,卷积只和前一幅图像有关,其降采样的方法是申请增加图像核的尺寸,这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法允许尺度空间多层图像同时被处理,不需对图像进行二次抽样,从而提高算法性能。
基于opencv的图像检索系统,输入待检索图像后,选择检索库路径并选择检索方式:基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。
实现卡尔曼跟踪圆轨迹的opencv代码的VS2013的c++工程,可以直接编译测试的
带卡尔曼滤波的车道线检测,能正常运行,visual studio,基于opencv的实现
基于opencv的行人检测程序,在vs2013上完成,需要用户调整输入路径文件并不大,就不压缩了,希望能使用愉快,谢谢大家。
基于opencv 的 mfc鼠标画矩形,可直接运行,具有一定的借鉴作用。 基于opencv 的 mfc鼠标画矩形,可直接运行,具有一定的借鉴作用。
MFC+Opencv实现摄像头的捕获和保存视频,在VS2012+OPENCV2.4.9的运行环境,可以完整运行
opencv+vs2010实现对图像进行的平滑处理,锐化处理,以及频域处理。使用用了傅里叶正变换和反变换
windows7 32位系统vs2008下如何配置Opencv2.4.7,经验总结