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haar_face0627
- 人脸识别的小程序，稍作勿喷。。。。是vs2008和opencv—2.3.1下编写的。-Face recognition of small programs
Opencv-ref-man-2.3.1
- opencv 开发文档中文版 Opencv-ref-man-2.3.1.pdf-opencv development documentation Chinese version
CvvImage
- opencv isn t have cvvImage lib higher than ver 2.1
Opencv-ref-man-2.3.1
- OpenCV函数使用一览表，使用手册，里面详细了说明使用OPENCV函数的方法，是OPENCV编程不可或缺的手册-OpenCV function uses the list, user manual, which describes in detail the use of OPENCV function approach is indispensable OPENCV Programming Manual
Introduction-to-OpenCV-for-Image-Processing
- A Basic Introduction to OpenCV for Image Processing 1. Introduction 2. Image data structure in OpenCV 3. Basic operations for images 4. Working with videos 5. References and resources
opencv
- 学习使用OpenCV，对输入的一段彩色视频，用OpenCV实现以下功能或要求: 1. 对输入视频的每一帧图像都用同一个阈值进行二值化； 2.在每帧二值化图像上叠加上含自己学号与姓名等信息的版权字幕； 3. 在处理的过程中，实时显示每帧图片处理之后的效果； 4.将所有这些二值化图像按视频原来顺序合成输出一个视频文件，按原输入视频播放速度的两倍合成； 5. 做成如下的命令行格式，xxx.exe 输入视频文件名 二值化阈值 输出视频文件名（例如 MyBiVideo.exe in
opencv
- 基于meanshift的单目标跟踪算法实现 说明： 1. RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图 2. 目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文 3. opencv版本运行：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪-Meanshift based single target tracking algorithm Descr iption: 1. RGB color space plane points, using a histogram 16* 16* 16 2
atk(1.27.90-1.29.92-2.20)
- 嵌入式下安装opencv需要依赖的图形库文件gtk+所依赖的一些库（atk）。-Embedded opencv is required to rely on a number of libraries that are dependent on the graphics library file gtk+. Embedded opencv is required to rely on a number of libraries（atk） that are dependent on the g
BMSSaliency
- BMS saliency model的代码，The code has been tested on Windows system, using Matlab 2012 and OpenCV 2.40+.-The code has been tested on Windows system, using Matlab 2012 and OpenCV 2.40+. To compile the code (only for Windows): 1. Put the extract
011028809
- OPENCV 目标检测程序，编译环境VC加加2008，OPENCV 最新版本2.1.-OPENCV-OPENCV target detection, compiler environment VC Gaga 2008, OPENCV latest version 2.1.-OPENCV
makevideo
- 对输入的一个彩色视频与五张以上照片，用OpenCV实现以下功能或要求: 1.命令行格式:“xxx.exe 放视频与照片的文件夹路径”,（例如 MyMakeVideo.exe C:\input ）【假设该文件夹下面只有一个avi视频文件与若干jpg文件】； 2.将输入的视频与照片处理成同样长宽后，合在一起生成一个视频； 3.这个新视频中，编程生成一个片头，然后按幻灯片形式播放这些输入照片，最后按视频原来速度播放输入的视频； 4.新视频中要在底部打上含自己学号与姓名等信息的字幕；
ConsoleApplication1
- 视频流人脸识别，环境是vs2013+opencv 2.4.1,在我电脑上完美运行-face detection in live videostream,it works well on my pc
SimpleReconstruction
- Kinect和OpenCV实现简单的点云三角化，用最小二乘法计算法线，并实时显示获得的模型。建立在OpenFrameworks框架上，编译需要安装OpenFrameworks并放到myApps目录里，还需要Kinect SDK 1.7和OpenCV 2.4.3。-Kinect and OpenCV to achieve a simple point cloud triangulation, using the least square method to calculate the normal
Gluttonous-Snake-by-CPP-and-Opencv
- 用C++和Opencv实现了一下贪吃蛇游戏 设计思路： 1.显示初始画面，蛇头box初始位置为中心，食物box位置随机 2.按随机方向移动蛇头，按a、s、d、w键控制移动方向，分别为向左，向下，向右，向上 3.蛇头位置与食物box位置重合，则把食物box加入到蛇身向量arraryBox里，并设置食物box为第一个元素 4.蛇身各个box移动规律是，每次移动后一个box的位置变为前一个box的位置 5.蛇头移动超越边界，游戏结束-With Opencv and C++ to
298375
- matlab图像处理基础源码 1,jpeg压缩 2,6个基本图像压缩源码 3,小波源码,(Image processing based on matlab source code 1, jpeg compression 3, 2, 6 basic image compression source code small wave source,)
Source code
- 在opencv上实现双目测距主要步骤是： 1.双目校正和标定，获得摄像头的参数矩阵： 进行标定得出俩摄像头的参数矩阵 cvStereoRectify 执行双目校正 initUndistortRectifyMap 分别生成两个图像校正所需的像素映射矩阵 cvremap 分别对两个图像进行校正 2.立体匹配，获得视差图： stereoBM生成视差图 预处理： 图像归一化，减少亮度差别，增强纹理 匹配过程： 滑动sad窗口，沿着水平线进行匹配搜索，由于校正后左右图片平行，左图
camera2.0
- 1.调用DirectShow查询UVC设备信息； 2.调用OpenCV打开设备，设置视频流参数，读取视频流，录制视频，播放视频； 3.计算帧率；(1. Call DirectShow search UVC information; 2. Call OpenCV to open the device, set the video stream parameters, read the video stream, record video, play video; 3. Calculate
Digital Image Processing
- 1.RAW格式转换为BMP格式 2.灰度线性拉伸 3.局部处理 4.几何处理 5.二值化 6.模板匹配 7.影像融合(1.RAW format converted to BMP format 2. grayscale linear stretch 3. local processing 4. geometric processing 5. binaryzation 6. template matching 7. image fusion)
face
- 系统介绍：基于树莓派官方系统stretch 系统，系统内安装了opencv3.3.0以及 tensorflow1.1.0 。人脸识别门禁的代码在里面目录/home/pi/face。内安装了深度学习的案例。 程序启动说明：开机前连接树莓派摄像头或网络USB摄像头，网络摄像头无需下面的设置。如使用树莓派摄像头则在终端输入 sudo nano /etc/modules-load.d/modules.conf 在最后添加一行添加 bcm2835-v4l2 ctrl+O回车保存 ctrl
digit-recognition-master
- generateclassifier.py Python脚本来创建文件digits_cls.pkl分类器。 performrecognition.py Python脚本测试分类。 digits_cls.pkl -数字识别的分类器文件。 photo_1.jpg测试图像1号测试分类器 photo_2.jpg测试图像号码2测试分类(generateClassifier.py - Python scr ipt to create the classifier file digits_cl