BOW图像分类

学习图像处理的入门教程代码，有清晰的注视，详细的代码，值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介，可以学习了解下。

一个非常简单的meanshift单目标跟踪程序，使用到了opencv，这只是一个简单的控制台程序，没有用户界面，所以最好还是改进一下。

这是一个自己编写的程序，主要功能是在C++语言下，利用专业图像处理库opencv读取视频文件或摄像头文件，并且可以控制文件的播放，如每秒钟播放多少帧。这个程序不难，但是对于opencv的初学者来说还是有很大帮助的，通过这个程序，学习者可以获得三点知识：1.读取视频文件；2.控制视频的播放；3视频文件读取异常的处理方法。

将任意格式视频转化为图片帧，是基于opencv的数字图像处理代码

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。

视频压缩程序，图像处理的方法判别视频中是否有人，然后压缩视频。编译可直接运行

adaboost实现人脸识别     基于虚拟机下ubuntu下，打开摄像头采集图像，进行人脸定位

通过形态学滤波操作，能够实现如下功能：消除噪声、分割独立的图像元素、在图像中连接相邻的元素、寻找图像中明显的极大值区域或极小值区域、求出图像的梯度

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。

对一段视频进行处理找出视频中的运动物体，通过轮廓识别将运动物体找出，同时计算质心将知心的变化逐个输出确定运动物体的质心位置变化。