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CV2
- 利用opencv进行图像特征抽取，包括使用高斯滤波和sobel算子进行边缘提取，使用harris算法进行角点检测，使用hough变换找出图像中最长直线，使用Ranec算法找出图像中直线，Gabor滤波-Using opencv image feature extraction, including the use of Gaussian filtering and Sobel operator edge extraction, Harris algorithm corner detection,
CV3
- 使用opencv进行摄像机的标定，主要涉及如何确定摄像机的内外参数问题。具体来说，程序完成的是一个最简单的小孔成像模型，和使用张正友方法来得到摄像机的内外参数-Opencv camera calibration, mainly related to how to determine the internal and external parameters of the camera. Specifically, the process is complete is one of the most
CV4
- 立体视觉相关的程序，这部分需要先了解图像和摄像机之间的对立关系，并对极线几何比较了解，先把原理熟悉了以后，具体到编程上就会轻松一点，整体还是比较耗时的。具体来说，程序使用SSD得到匹配点，然后根据匹配点计算出基本矩阵，最后计算出匹配点相关的极线-Stereo vision procedure, this part of the need to understand the antagonistic relationship between the image and the camera, an
CV5
- 本程序功能是由运动（估计）恢复仿射结构，具体使用的是factorization分解法。这个方法的本质就是一个矩阵分解的过程：对于给定n个点的m幅图像，我们可以写成一个2m*n的矩阵D=（q1，q2，…，qn），而这个像点矩阵可以表示成一个2m*3矩阵和一个3*n矩阵的乘积，即D=AP，其中A、P分别表示实际（仿射）摄像机位移和场景状态，也就是我们需要求得的矩阵。而如何根据D来得到A、P，正是factorization分解法的工作。-This program features the recove
CV6
- 利用KLT跟踪算法进行兴趣点选取和跟踪。 KLT跟踪算法的原始思想是在研究不同图像之间的匹配问题时，通过计算两个平移窗口的灰度残差，并寻找最小化残差SSD(sum of square difference)来实现匹配的。但是这个过程是没有效率的，因此KLT算法进行了优化。在这个过程中，KLT算法使用泰勒展开直接计算平移矢量，而不需要通过遍历进行搜索。 -KLT tracking algorithm to select a point of interest and tracking. K
chanvese
- C++代码，改进的CV算法,包含basic.c chanvese cli.c cliio.c gifwrite.c imageio.c-C++ code, improved CV algorithms, including basic.c chanvese.c chanvesecli.c cliio.c gifwrite.c imageio.c
the-basics-image-process-code
- 各种图像处理程序，包括边缘检测、差影法、模板匹配、投影法、种子填充等。-Variety of image processing procedures, including edge detection, subtraction method, template matching, projection, seed filling.
qvision.0.8.1
- 基于 QT 的面向对象的多平台计算机视觉库。可以方便的创建图形化应用程序，算法库主要从 OpenCV，GSL，CGAL，IPP，Octave 等高性能库借鉴而来。-Based on the QT object-oriented multi-platform computer vision library. You can easily create graphical applications, the algorithm library from the high performance li
-cloud-data-Pro
- 基于VC++ 和OpenGL 的点云数据三维读取与显示经过测试可执行-Read and display of three-dimensional point cloud data based on VC++ and OpenGL executable tested
Image_edge_detection
- 图像边缘检测，可用于图像增强，有利于突出地区的细节。-Image edge detection, can be used for image enhancement, is conducive to highlight details.
Frequency_domain_filtering
- 图像频率域滤波处理，可用于图像频域的各种处理。-Image frequency domain filtering process can be used for various kinds of processing of the image in the frequency domain.
Smoothing
- 图像平滑处理功能，可用于去除图像噪声，增强图像的可视效果。-Image smoothing function can be used to remove image noise, and visual effects to enhance the image.