BOW图像分类

基于opencv的张正友相机标定,平台是VS2012，能求出旋转向量与平移向量以及误差值。畸变校正部分还没有实现

现将图像进行转化为单通道，在对单通道的图像处理，统计图像中像素点的分布情况，为后续的均衡化等提供支持，也可以在图像处理中减小数据的量，从而加快运行时间或者算法的时间，从实际上来说彩色图像是3通道，灰度是单通道，但是灰度图像仍保留了大量的信息。此例子也可以为初学者做一个展示。

在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。

山世光 人脸检测的算法，具有很高的正确率

opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。

本代码是对FCM模糊C聚类算法的实现，以实现对灰度图像的分割。利用opencv，VS2008编程实现。需要预先手动设置图像的长和宽、聚类中心的个数。可以得到较好的分割结果。

本代码是在VS2008，opencv2.3.1环境下实现的。运用了查找表的思想对算法进行了优化，是程序运行的更快。并且用直方图显示了图像像素的分布情况，而且在直方图中显示了图像的阈值点。

光流法是用于目标跟踪：对于一个连续的视频帧序列进行处理；针对每一个视频序列，利用一定 目标检测方法，检测可能出现的前景目标；如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；对之后的任意两个相邻视频而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；如此迭代进行，便可实现目标的跟踪。

这是elm极限学习机的c++版本，与官网提供的c++版本不同，是完全基于c++版本的一套代码，不需要和matlab混编，相关的学习资料可参考官网或者csdn上部分博客的内容，相对简单

实现了人脸检测，利用Haar级联，将检测到的人脸戴上面具。