▍2. 三维重建算法代码
三维重建算法代码。基于opencv2.4.9 vs2015 三维重建算法代码。基于opencv2.4.9 vs2015 三维重建算法代码。基于opencv2.4.9 vs2015 三维重建算法代码。基于opencv2.4.9 vs2015 三维重建算法代码。基于opencv2.4.9 vs2015
▍3. 使用OpenCV实现车辆的检测与跟踪
这个是使用OpenCV实现车辆的检测与跟踪的源代码。经测试可用,实现道路车辆的检测与跟踪,是目前交通领域比较热门的话题。
▍4. hough变换
在opencv+VS2013平台上实现hough变换算法,可以检测边缘、直线等等
▍8. 运动目标检测
可以简单的实现运动目标检测,帧差法[18]又叫时间差分法,它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对应的像素点的灰度值进行比较,然后找到差异,进而检测出运动目标,在视频序列图像中,相邻的图像之间具有连续性,当视频图像中有运动目标时,由于运动目标的运动,相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大,相反,当视频图像中没有运动目标时,相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小,帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的,它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算,然后做二值化处理,从而检测出运动目标。
▍9. souce code from hand gesture recognition
本课题致力于实时手势识别
▍11. VS+OpenCv开发平台,图像处理程序代码
OpenCv例程代码,包括摄像头调用,边缘识别,形状识别,图形提取,图形匹配等代码,是学习opencv很不错的资料
▍13. HOG特征可视化
利用opencv2.4.11+VS2013实现HOG特征提取,并实现特征的可视化
▍14. 对监控视频进行压缩,有人得保存,没有则滤除
视频压缩程序,图像处理的方法判别视频中是否有人,然后压缩视频。编译可直接运行
▍15. opencv人脸检测与识别源码
环境:opencv 2.4.6.0 特征:eigenface Input:一个人脸数据库,15个人,每人20个样本(左右)。 Output:人脸检测,并识别出每张检测到的人脸。
▍17. 基于opencv2.3.1+Haar特征分类器人脸识别
在opencv自带data下的特征分类器做的简单人脸识别个数,vs2010 w764位 opencv2.3.1,OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的data haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用来检测人脸的Haar分类器。这个haarcascades目录下还有人的全身,眼睛,嘴唇的Haar分类器。读者可以仿照本方的例子来试验下效果看看。
▍18. 简单的背景差法实现车辆检测
本文的环境为opencv3.0+vs13,使用库函数简单的实现了背景差方法下的车辆检测。PS:但检测的效果并不理想,所以改用haar+adaboost的方法去做检测了,介绍里提及使用背景差实现了检测和跟踪,基本的思路都体现在注释里了较为简单,任何提高识别率的方法还不吝赐教!
▍20. pedestrian detection master
使用C++,opencv实现行人检测,包含文件为 crop-image、find_save+hardexample、imag_detect、peopledetect以及video_detect,使用HOG实现行人的检测。