用OpenCV编写简单的视频捕捉

可实现检测图片中有无人脸的功能，并将人脸用圆圈标示出来，使用opencv自带的训练器文件，精度不是很高，但功能基本可以实现。

这是一个基于多摄像头环境下的多目标实时跟踪程序，使用了intel的IPP图像处理库，是实时性得到了很大的提升，代码主要使用粒子滤波算法实现多目标跟踪，同时使用了在线学习方法，提升了系统鲁棒性，还是用了haar特征、adaboost构造强分类器。同时还有论文：MCT_DISTRIBUTED PARTICLE FILTER TRACKING WITH ONLINE MULTIPLE INSTANCE； MCT_Multiple View Discriminative Appearance Modeling

基于OpenCV的blob实现的多运动目标跟踪，该工程提供完整的实现代码，主要通过Blob实现多目标的跟踪检测。原理简单，实现效果有限，但适合视频跟踪初学者的学习使用，可以学习到跟踪领域基本的思路。

这是通过皮肤模型进行肤色识别和提取的demo  本人opencv为2.4.10版本  vs2013找到后就可以直接运行+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

经典的人脸识别算法，包含算法和c++程序

opencv提取关键帧，关键帧分水岭和阈值分割

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。

实现了人脸检测，利用Haar级联，将检测到的人脸戴上面具。

基于Opencv的摄像机标定程序的实现，每行代码几乎都有注释，亲测能够运行，准确的标定出摄像机内外参数。

在opencv自带data下的特征分类器做的简单人脸识别个数，vs2010 w764位 opencv2.3.1，OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的data haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用来检测人脸的Haar分类器。这个haarcascades目录下还有人的全身，眼睛，嘴唇的Haar分类器。读者可以仿照本方的例子来试验下效果看看。