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- 输入： 自拍两幅同一个场景(或物体)的角度/远近有差别的图像 （对于学有余力的同学，建议多测试几张角度/远近差别较大的图像） 任务： 在每张图像中检测特征点位置并将匹配画出匹配得最好的10-20对特征点 输出要求（以下三个结果分别输出，不要重叠在一张图上）： 1. 在两张图上分别画出检测到的特征点位置 2. 对匹配得最好的10-20对特征点：每对特征点对用连接线画出 3. 用椭圆形式在图上画出上述每个特征点的描述子方向与尺度等信息 编程工具： Visual
EX1
- 1.用OpenCV实现打开一幅彩色图像，显示出来； 2.将其转换为灰度图并保存为文件； 3.将其二值化并保存为文件（二值化阈值最好用滚动条交互式输入，图像二 值化效果能实时变化更好，可参考OpenCV的sample程序edge.c）-1 using OpenCV open a color image display 2 converted to grayscale and saved as a file 3 the second value and save
拟合圆或椭圆的中心坐标
- 1. 拟合相应的圆以及椭圆 2. 每个拟合圆或椭圆的中心坐标，半径或长短轴长度； 3. 将主要的中间结果及最终拟合结果用OpenCV的cvShowImage显示出来。-1 fitting corresponding circular and elliptical. Each fit the center coordinates of the circle or ellipse, the radius or length of the shaft length 3. Major in
ShakeForFood2
- 里面所用的opencv全部开源…。例子是参考一个日本程序员弄的 使用此demo时 尽量不要戴眼睛或者侧面拍照，不然有可能识别不了！！！ 请直接使用真机看效果…。 关于如何使用： 选择take photo wite camera，拍照完毕后选择face按钮进行识别就可以了… 如何在自己项目中加入此效果？ 1.将此项目的libopencv_core.a，libopencv_imgproc.a，libopencv_objdetect.a拖入
GrabCut
- 实施GRABCUT源代码 由贾斯汀塔尔博特jtalbot@stanford.edu 。 放置在公共领域， 2010年 代码最后更新：2006年 弗拉基米尔·洛夫（ vnk@cs.cornell.edu ） ， 2001年使用GRAPHCUT实施。 要求： OpenGL的， GLUT和OpenCV的库来编译和运行。 用法： grabcut.exe <ppm文件名 使用鼠标拖动矩形围绕前景部分显示的图像。 然后使用下面的按键
GrabCut
- GrabCut实现源代码 贾斯廷·塔尔博特,jtalbot@stanford.edu 放置在公共领域,2010 代码最后更新,2006 使用Graphcut实现弗拉基米尔• 柯尔莫哥洛夫(vnk@cs.cornell.edu),2001。 要求:OpenGL,供过于求,OpenCV库来编译和运行。 用法:grabcut。 exe < ppm文件名> 使用鼠标拖动矩形在前台部分的显示图像。 然后使用以下键 1 :显示图像 “2”:显示
aabcdef
- opencv轮廓的简单应用： 相关函数如下： cvFindContours，cvThreshold，cvContourArea，cvArcLength，cvBoundingRect，cvMinAreaRect2，cvBoxPoints，cvMinEnclosingCircle，cvDrawContours。 1.查找轮廓 2.按地址依次取出轮廓 3.计算轮廓的相关参数 4、根据实际需求做取舍，画出轮廓-opencv silhouette
simple_opencv
- opencv程序： 1.实现形态学上的图像处理—膨胀、腐蚀，开闭运算 2.霍夫圆变换 3.直方图均衡化 4.漫水填充图像金字塔尺寸缩放 5.自适应阈值化和单一阈值化-simple opencv program！
cars3
- Vehicle detection, its an opensource code and works well with opencv and boost, === === === === === === === ==== = multi-target tracking method by Wongun Choi === === === === === === === ==== Compile * Require opencv and boost library to b
SIFT
- OPENCV,对输入的两幅图像进行特征值提取并且匹配，连线，命令行下以project3.exe 图像1 图像2 方式运行，代码为main.c-SIFT
facedetect
- VC6.0,OpenCV实现人脸特征检测 1.实时人脸检测，通过摄像头获取人脸视频流，从中检测头部和眼部位置。这部分鲁棒性较好，光照影响较小2. 在一定程度上能够进行人脸识别，但是识别率不高。 -VC6.0, OpenCV facial feature detection to achieve a real-time face detection, face to get the video stream through the camera, which detects the posit
video-save
- 利用opencv实现视频读入及逐帧保存 任务一：在上述读入视频程序基础上，将视频逐帧保存为图像（图像名按帧序号命名如1.bmp,2.bmp等）到指定目录（如E:\video-image\) -Using opencv read into the video frame by frame and save
Binocular-Stereo-Vision
- 基于OpenCV的双目视觉测量代码。1）可读入标定的摄像机参数，并对左右图像进行校正；2）实现了对三角轮廓的实时跟踪，与匹配。-This project is about the Binocular Stereo Vision，which is based on OpenCV.
yanse_shibie
- 摄像头摄取图像后，用两种常见的连通区域分析和标记的算法：1）Two- pass；2）Seed-Filling种子填充，并给出了两个算法的基于OpenCV的C++实现代码。-After the camera takes an image, analyze, and marked with two common regional connectivity algorithm: 1) Two-pass 2) Seed-Filling seed filling, and gives two algor
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- 实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。 软件目前可实现以下功能： 1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响； 2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪； 3）实现车流量技术计数。 -To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
moravec
- OpenCV编写的moravec角点检测源代码，可直接运行x64/moravec.exe。x64/1.jpg和x64/2.jpg为所提供的测试图片。-The source code of moravec written by OpenCV. Execute the file x64/moravec.exe directly to run the program. x64/1.jpg and x64/2.jpg are the images used for testing.
MFC_OpenCV-image-processing-platform
- 1、了解OpenCV在MFC框架中的使用，建立基于VC + OpenCV的图像处理平台； 2、在此基础上实现简单的图像处理操作，包括图像的打开、显示、放大、缩小、保存。-1 for use OpenCV in the MFC framework, the establishment of a platform based on image processing VC+ OpenCV s 2, simple image processing operations on this bas
C
- 根据计盒维数原理编写了求一维曲线分形维数。本代码使用了C程序和opencv库函数 。 function D=FractalDim(y,cellmax) 求输入一维信号的计盒分形维数 y是一维信号 cellmax:方格子的最大边长,可以取2的偶数次幂次(1,2,4,8...),取大于数据长度的偶数 D是y的计盒维数（一般情况下D>=1）,D=lim(log(N(e))/log(k/e))。 -Under the box dimension of the principle of pr
PeopleDensitydll
- 视频图像的人群密度检测，多种人群密度场景下人群计数算法： 算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ，参考图像 算法流程：1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1)； 2)通过算法1.2，计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化，再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现，不再描述其算法)，将图像块分成k(k<K)类，获取k(k<K)个聚类中心，即为参考图像； 3)对分块的图像进行与
Canny
- Canny边缘检测：（1）使用OPenCV函数完成；（2）自己写的Canny边缘检测函数。效果较好-Canny edge detection: (1) use OPenCV function is completed (2) Write your own Canny edge detection function. Better