视频转图片

opencv 对鱼眼相机进行标定，对鱼眼图像进行畸变矫正。

对图像进行滤波处理是图像处理中最常见的一种操作类型。而这其中低通滤波（也可以叫做平滑）有事各种滤波处理中最常用的。这里就简单写写 OpenCV 中提供的几种低通滤波方法。 具体思路：对源图像进行离散傅里叶变换，滤波后通过cvDFT进行傅里叶逆变换得到理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器后图像

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。

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。

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。

基于C++和Python利用opencv实现人脸检测和微笑检测

基于投影的二值图像感兴趣区域的识别标记

反馈型神经元网络，添加了自适应算法，

关于harris兴趣点检测，兴趣点的检测和查找，包含头文件和源文件，角点检测部分可以参考。Opencv中用于实现harris角点检测的基本函数时，cv::cornerHarris使用方便，输出结果是浮点数类型的图像，每一项为对应位置的角点强度，之后可使用阈值化已得到一组检测到的角点。

opencv颜色识别的代码,翻墙下的，可以拿来参考一下！