利用opencv和opengl进行开闭运算

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。

利用经典的 Eigenface 或者Fisherface实现的 人脸识别 需要opencv2.4.1 或者更新的版本，才可以编译或者运行 是学习opencv和 人脸识别很好程序

这是一个C/C++的程序，利用opencv库来实现前后背景分离，对于学习opencv的人有很大帮助，解压后可直接运行

基于Opencv通过特征匹配实现图像重叠区域提取，可对结果进行裁剪缩放，保存为指定格式，其中特征提取与匹配、配准拼接、计算几何等代码可供学习参考；使用QT进行了GUI界面封装；Win32/Release目录下有编译好的EXE程序、附加DLL及测试数据；

可以简单的实现运动目标检测,帧差法[18]又叫时间差分法，它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对应的像素点的灰度值进行比较，然后找到差异，进而检测出运动目标,在视频序列图像中，相邻的图像之间具有连续性，当视频图像中有运动目标时，由于运动目标的运动，相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大，相反，当视频图像中没有运动目标时，相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小，帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的，它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算，然后做二值化处理，从而检测出运动目标。

使用 opencv  利用AAM和POSIT算法实现的 3D头部姿势识别 很有用的学习OPENCV的材料

这是一个C/C++的程序，利用opencv库实现retina特征点检测，对于学习opencv的人有很大帮助，解压后可直接运行

光流法是用于目标跟踪：对于一个连续的视频帧序列进行处理；针对每一个视频序列，利用一定 目标检测方法，检测可能出现的前景目标；如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；对之后的任意两个相邻视频而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；如此迭代进行，便可实现目标的跟踪。

利用vs2008在mfc框架下开发的可执行的图像处理案例程序，可以实现图像的开闭运算以及交互式操作，根据自己的要求还可以对图像进行扫描填充

opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。 注：需要先设置opencv的路径，已经测试通过。