opencv设置感兴趣区域

应用背景 读入图像，检测图像中的行人。opencv2.4+vs2010 关键技术opencv,vc++，行人检测。读入图像，对训练的库模板进行匹配，分类识别，给出识别结果矩形框。

这种算法执行的 K-均值滤波在二进制图像上，同时选择唯一重要的像素为单位）。像素重要性进行二次筛选并使用膨胀和腐蚀。

利用简单的命令对图片进行剪裁，这个可以用鼠标选择自己想要留下的图片区域，不需要计算目标图片的灰度值或坐标范围，仅仅用鼠标选择目标区域进行剪裁就可以得到自己想要的图片，然后保存。

应用背景本项目基于internetchesskiller 1.71源代码重新设计板采集模块利用OpenCV关键技术互联网 ；象棋杀手OpenCV

模式识别系统，附带所有代码，可以计算出一张黄豆图片中，黄豆的数量，并且带有大量的图像分析算法。

jsDraw2D是jsFiction公司提供的第一个产品，他们计划创造各种各样的革命性的JavaScript库和应用，来帮助JavaScript 开发者，Web开发者以及Web站长扩展JavaScript的内涵和功能。 jsDraw2D包括基本形状(如多边形，弧形，圆)，填充形状，以及贝塞尔曲线(包括一次，二次和立体曲线)。开发者可以在div元素中改变坐标系统的 原点到任意点上，并且可以选择缺省或者笛卡尔坐标系统。 jsDraw2D还可以允许你设置图形的大小比例。

Blob 检测是一种快速、 简便的方法可以用于许多机器视觉任务，例如跟踪一个红色的球，找到一个蓝色的标记或检测人皮肤 （皮肤检测可与人脸检测和人脸识别方法性肤质的面具和手势识别非常有用）。若要查找彩色的斑点，你应该转换你的彩色图像从 BGR HSV 格式这样的颜色很容易分开。可以使用 HSV 颜色转换页面上的"ColorWheelHSV"程序看要到阈值的 H、 S 和 V 的值。你并不使用其他图形软件，请参见使用因为 HSV 值是不同的在 OpenCV 比在其他软件中的 HSV 阈值。举个例子，如果你想要检测一个蓝色的球，你可以运行 ColorWheelHSV，看到那蓝色大约是色调 85 到 130 在 OpenCV 之间。

在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其他景物颜色间有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起，在检测中只考虑色度信息，就可以减少光照的影响，使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域，可以缩小人脸的搜索范围，提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换，它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值，H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。

opencv1.0+VC6.0/VS2010均可，通过摄像头获取的视频图像，并对其不同BRG三个通道分别做直方图统计，并分别画出其三个通道的直方图，具有一定的参考价值，可以为视频图像的后续处理做铺垫，欢迎大家一起学习交流。

资源描述 改程序可以方便直观的查看RGB与HSV的值，同时加入了鼠标移动消息的相应，鼠标移动到屏幕任何一点，程序都会显示对应点的RGB和HSV值，具体界面如下：