BOW图像分类

可以简单的实现运动目标检测,帧差法[18]又叫时间差分法，它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对应的像素点的灰度值进行比较，然后找到差异，进而检测出运动目标,在视频序列图像中，相邻的图像之间具有连续性，当视频图像中有运动目标时，由于运动目标的运动，相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大，相反，当视频图像中没有运动目标时，相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小，帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的，它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算，然后做二值化处理，从而检测出运动目标。

使用opencv进行特征提取及立体匹配，针对所获取的图片对进行特征提取，获取点特征并进行匹配，使用SURF方法进行识别，亲测有效，欢迎下载

基于C++和Python利用opencv实现人脸检测和微笑检测

基于opencv的质心算法,对图片进行图像处理，将彩色图片转为灰度图像，二值阈值化处理，找出图片中目标，运用质心算法求出图像质心。

opencv 的VS2015工程模板  。  大家下载后直接用来作为opencv的项目用， 避免了繁琐的路径设置。

本算法实现了 对测试中视频流中的车道线的动态识别方法，直接将视频读入即可进行识别。是做毕业设计的好代码。

本人做研究生数学建模时候写的代码，关于动态视频，前景识别检测代码，精确度非常高，获得国家二等奖

利用最简单的帧差法检测目标，基于opencv库，前后帧图像作差得到前景图像，然后设置阈值，进行二值分割，另外代码中还可以选用大津法进行自动阈值分割。得到的结果可以利用方框进行框选出来

利用帧差法识别视频中运动的物体。我采用的是利用二帧法，对于运动速度慢的物体效果也是非常好的，我一直i想进行模板匹配的，但是总是进行不好。还是希望有人能够跟我交流一下。希望有人能够喜欢，有什么问题在一起讨论

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