资源列表
SIFT
- 物体识别算法SIFT的研究sift算法的特征提取和匹配-Sift algorithm of object recognition algorithm SIFT feature extraction and matching
lk
- 寻找轮廓实现视频流的运动目标检测（超推荐一下）-Looking for the outline of the video stream moving target detection (super recommended)
opencv-yd
- 视频中的运动目标检测与实现，适合初学者练习以及学习。-Video moving target detection and implementation, suitable for beginners to practice and learn.
bjjc
- 利用背景建模检测运动物体（推荐）,适合新手练习以及使用的模板。-Background modeling moving object detection (recommended), suitable for the novice practice and the use of templates.
csx
- 从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测-Video stream from the camera or AVI file, the video stream edge detection
main
- 自己项目的程序，人脸检测，很简单，但使用，用的adboost，codeblock下调试，可用-Program of their own projects, face detection, very simple, but with adboost, codeblock debugging available
histogram
- Opencv在VC++6.0 实现图像直方图-OpenCV VC++6.0, to achieve the image histogram
ex4_8
- 创建一个程序读入并显示一幅图像 a. 允许用户在图像中选择一个矩形区域，然后通过按住鼠标画一个矩形。当鼠标放开，高亮显示矩形框，注意，在内存中保留一个原始图像的副本，以防止修改图像时改变原始图像的数据。在下一次点击鼠标按键是，恢复图像并重新开始绘制矩形 b. 在另一个独立的窗口中，使用画图函数画一个图表，分别用蓝、绿和红色表示选中每种颜色的像素数量。这是选定区域的颜色直方图。x 坐标系表示像素值范围在0-31，32-63……，223-255，y 坐标表示在选定区域中对应像素的数量。对每
ex4_9
- 图像稳定。编译lkdemo代码（运动跟踪或光流法代码）。在一个更大的窗口中创建并显示视频图像。轻轻移动摄像机，并用光流法的向量将图像显示在大窗口中，并保持画面的稳定。这是一个基本的图像稳定技术-Image stabilization. Compiled lkdemo code (motion tracking or optical flow method code). Create and display video images in a larger window. Gently move
k-means
- k—均值算法opencv代码实现。 k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
optional-flow
- 光流算法用于运动目标检测。此代码主要用opencv实现在目标运动情况下的检测。-Optical flow algorithm for moving target detection. This code in the case of target motion detection with opencv.
pinggjunbj
- 此方法是平均背景减除法。主要用于运动目标检测，当然此方法在静止的背景下检测运动目标比较好-Averaging Background Method We’ve just seen a simple method of learning background scenes and segmenting fore- ground objects. It will work well only with scenes that do not contain moving backgro