BOW图像分类

该程序采用opencv读取印章RGB值，绘制4通道png格式的电子印章

利用棋盘格进行相机标定，需要提取棋盘格角点，本代码应用C++、OpenCV对棋盘格角点进行提取（高标定板与低标定板提取方法一样），共10*10既100个角点

批量读取多张图片，提取图像ROI，在提取得到的感兴趣区域中对图像进行操作。计算并绘制读入图像的颜色直方图，显示原始图像，ROI图像以及彩色直方图。

使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？ 相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。 相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。 这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、标定结果评价以及使用标定结果矫正原始图像的完整流程： 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片，提取角点信息 3. 对每一张标定图片，进一步提取亚像素角

读入视频，对视频进行分帧处理（角点检测），角点检测后输出连续的角点检测结果，平台是vs2010，编程语言c++，可方便用于视频稳像等后续工作。

 Given a list of chessboard images, the number of corners (nx, ny)  on the chessboards, and a flag: useCalibrated for     calibrated (0) or    uncalibrated       (1: use cvStereoCalibrate(), 2: compute fundamental          matrix separately) stereo.   Calibrate the cameras and display the  rectified results along with the computed disparity images.    Usage:  ./stereo_calib -w board_width -h board_height [-nr /*dot not view results*/]

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。

本程序是在 MFC 中使用 OpenCV 的演示程序，由3部分组成。 一、Windows 下用 MFC 编制的程序框架 采用设备无关位图DIB实现Windows多文档模式下图像的显示，实现显示的关键函数StretchDIBits的原型如下：

120张bmp位图转为一个h264的流，无需要额外配置，ffmpeg和opencv均已经配置好，vs2008下直接就可以运行

转自github上经典的小波变换检测模糊图像方法