BOW图像分类

这是一个C/C++的程序，利用opencv库来绘制由摄像头采集视频的直方图，对于学习opencv的人有很大帮助，解压后可直接运行

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。

基于opencv3.0， 对照相机拍摄的单张图片进行相机的单目标定，获得相机的内参矩阵 

基于KINECT2.0 与OPENCV的手势识别，可以有效的识别出简单的手势,实验的环境为KINECT2.0 +vs2013+Opencv2.4.9,有需要的同学可以自行下载修改，里面有详细的注释与实验的结果图。

基于opencv，利用卡尔曼滤波实现了单目标的跟踪

用LBP方法提取取图像的纹理特征，同时在提取特征前进行直方图和滤波操作

光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！

本程序是用OPENCV,与C++联合开发的求取图像上的任意点的像素坐标值,与点的像素的程序,通过本程序使你轻松得到图像处理最基本的元素.适合初学OPENCV图像处理的人做参考.

基于Opencv的红外运动目标识别与跟踪，内附红外演示与源代码。对红外视频图像中运动目标的检测问题,提出了一种以OpenCV为平台,以背景差分法为基础的运动目标检测算法,在传统检测方法基础上进行了改进,使用该算法不需要进行背景初始化,能直接检测运动目标,并有效抑制了虚警。利用OpenCV提供的函数库在Visual Studio 2008平台上编程实现。实验结果表明,该方法具有目标跟踪快、检测概率高、实时性好等特点。

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。