SURF特征匹配

调用OpenCV 库，对jpeg、png等格式图片进行灰度矩阵复杂度计算。

基于BOW的图像分类，包含了训练集和测试集合，在控制台下运行

Opencv的相机标定程序，适合需要相机标定的朋友

基于opencv 2.4 ，运行需要配置opencv库。具体过程可参考网络配置教程。在程序目录文件夹下，输入2张图片，分别命名为，1.jpg    2.jpg   。运行程序，显示surf特征点。用于图像匹配。

  SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进，主要体现在速度上，效率更高。它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。在计算视觉领域，尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔，向下降采样一般用高斯金字塔。其中，输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样，这种方法主要用于SIFT算法的实现，但每层图像依赖于原图像（当前尺度可能和原图象尺度相差很大，这时候再那原图像卷积确实有点二了），并且图像需要重设尺寸，因此，这种计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作，卷积只和前一幅图像有关，其降采样的方法是申请增加图像核的尺寸，这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法允许尺度空间多层图像同时被处理，不需对图像进行二次抽样，从而提高算法性能。

opencv颜色识别的代码,翻墙下的，可以拿来参考一下！

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通过OpenCV来实现一种前景检测算法——GMM

SDK及opencv环境配置好可直接运行，含有注释方便学习，采用多线程读取图像

基于opencv和VS2012的开发环境，可以实现对垂直往下拍摄的视频进行处理，可实现人数的自动计数，一般用于公交车、地铁、商场等公共场所的门口使用，存在一定误差，但是可实现基本需求，对新手来说有很大帮助，不过本人在实现调试的过程中出现了环境版本不兼容的问题，加载视频时就会死机，打开摄像头时会使VS崩溃，在分享程序的同时，也请大家互相交流共同进步。