人脸特征点检测

在很多动作大片中，开启关键之门的密码都是人脸———通过摄像头扫描脸部特征，符合则自动开启大门，反之警铃大作。依次通过人脸检测、人脸对齐、人脸识别三个模块，才能完成验证。人脸支付存在的一大问题就是识别率不高，完美光线下识别率能达到90%，特殊光影下只有60%。以淘宝为例，每天上亿的交易量，即便是99.99%也是远远不够的。

将任意格式视频转化为图片帧，是基于opencv的数字图像处理代码

基于opencv，利用卡尔曼滤波实现了单目标的跟踪

opencv提取关键帧，关键帧分水岭和阈值分割

基于Opencv的红外运动目标识别与跟踪，内附红外演示与源代码。对红外视频图像中运动目标的检测问题,提出了一种以OpenCV为平台,以背景差分法为基础的运动目标检测算法,在传统检测方法基础上进行了改进,使用该算法不需要进行背景初始化,能直接检测运动目标,并有效抑制了虚警。利用OpenCV提供的函数库在Visual Studio 2008平台上编程实现。实验结果表明,该方法具有目标跟踪快、检测概率高、实时性好等特点。

可以直接运行的源代码！！主要是图像滤波代码，本人直接运行成功的代码！

//这是一个使用Opencv读取16bitTIFF图像的函数，使用与已知宽高的图像//注意需要在函数外部为图像分配内存，使用完毕后记得释放内存//参数：imagePathName 待读入的影像路径名 __in__//参数：subImage 保存读入数据的数组 __out__//返回值：成功返回true,失败返回false/*unsigned short* subImage = new unsigned short[subWidth * subHeight];memset(subImage, 0, subWidth * subHeight);read16bitTiffOpencv("2084_00.tif", subImage);......delete[] subImage;*/

通过opencv进行码本背景模型，进而对视频运动目标进行检测

基于opencv2.4.10，运用vs2010c++进行代码编译，用mfc搭建演示界面，利用opencv自带的人脸检测分类器可以有效的检测出当前视频中的人脸并保存图片。若训练好人脸数据库还可以进行人脸匹配。