opencv1.0--平均背景法--提取前景

它使用双阈值、 大阈值和小阈值，然后使用苏珊到取消错了角落。

车辆检测： 1 识别车辆轮廓，并标识车辆轮廓 2 给出车辆的相对速度，经过测试，实际可用。

局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种从局部纹理定义中衍生出来的算法，所谓的纹理是图像分析中常用的鉴别特征，它所含有的信息能够表征物体表面的变化。自1996年Ojala 等人提出LBP算子以来，由于其优秀的分类特性和计算的简便性，使得其广泛的运用于图像检索、人脸分析和工业检测等领域。本资源是LBP人脸识别的实现代码。

此程序是在VS2010+opencv2.44环境下运行的，实现对视频中人脸的动态检测，其原理是基于运用图像的haar特征结合adaboost算法思想生成的人脸分类器（这个也可以生成自己训练出来的.xml文件分类器），最后在opencv下对图像或视频进行检测

对图像进行梯度锐化处理，并用数字图像进行测试，从结果看出，经过3次锐化处理后，图像周围出现“长毛‘现象。

我试着解决 http://imageprocessingplace.com/ 的第 5 章第四 quastions 参数化的维纳滤波（a） 实现在模糊式过滤器 (5.6-11)。（b） 模糊图像 5.26(a) 在 + 45-度方向使用 T = 1，如图 5.26(b) 所示。（c） 添加高斯噪声的 0 均值和方差的 10 个像素的模糊图像。（d） 还原图像使用式 (5.8-3) 给出的维纳滤波器参数。

能够打开双相机进行三维重建，重建速度不错，  Ÿ   Windows 7 64位旗舰版 Ÿ   OpenCV SVN （v2.4.9） Ÿ   x64 应用

应用背景用python语言写的，基于OpenCV的小程序，可以开启摄像头，并按下Esc键截图，同时有C++版本的，希望对你有用，也希望一起交流！关键技术OpenCV的简单应用，利用index值开启相机，并判断在Esc键按下截图并退出，支持python和C++两种语言，方便灵活运用，同时代码附有详细注释，可以让你更好理解每一句代码的含义，帮助你读懂程序，谢谢！

程序主要是验证图像处理的一些算法，主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究，研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割，同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先，首先利用高斯平滑滤波器，对图像进行平滑处理，去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理，随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割，最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方，一是它的识别精度还不是很高，这是因为没有采用特征提取的方法，只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别；二是系统不是很稳定，有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。

drawcli 利用MFC和GDI做的绘图软件，可以画直线，矩形，椭圆，可以编辑、移动、复制等功能