基于opencv的点追踪

基于Qt的PointGrey灰点相机工程，采用多线程控制，采集图像并保存。Qt-based PointGrey camera project, using multiple threads of control, capture images and save them.

实时图像处理软件。软件计数约22000瓶回收每小时。正在使用非常快速的算法。

Matlab代码的工作包括捕捉视频与我的脸移动进出

利用三维傅立叶变换对点云数据进行变换，可以将点云数据由空间域转换到时间域，把点云中的噪声都集中在高频区域，便于噪声的处理。

基于opencv的canny边缘检测功能实现。使用语言为C++;功能比较简单。只是简单的算法功能实现。

两幅图 实现对模板图片的匹配。并会把在原图像中的位置给画出来， 使用的是ssda图像匹配的算法。                                                                                                                                                              &nbs

资源描述模板匹配是目标识别的基础，在目标图像中寻找与已知物体灰度一致性最大的区域，并识别出来

资源描述    VisualC++数字图像处理技术详解 第一章 图像编程基础

OpenCV检测原理主要步骤为：1.加载分类器。用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下2.读入待检测图像。读入图片或者视频。3.检测人脸。

Adaboost 是一种二元迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练出若干若分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的强分类器，使得识别效果更佳。Adboost算法常常用在计算机视觉与模式识别领域的研究课题中，如人脸检测、人机交界、目标检测等。Adaboost算法不仅计算复杂度低，而且是一种高精度分类器，不会出现过拟合现象。