基于opencv的相机标定

经典的人脸识别算法，包含算法和c++程序

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。

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

利用opencv进行双目视觉Harris角点检测,角点个数可以通过改变参数来控制，实现平台是VS2013+opencv2.4.9,亲测有效，希望对各位的学习生活带来帮助。

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。

读入视频，对视频进行分帧处理（角点检测），角点检测后输出连续的角点检测结果，平台是vs2010，编程语言c++，可方便用于视频稳像等后续工作。

该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题

基于opencv的张正友相机标定,平台是VS2012，能求出旋转向量与平移向量以及误差值。畸变校正部分还没有实现

随着中国汽车量的增加，交通管理越来越困难。逐渐的，人们开始希望用智能化的角度去管理。

基于车载摄像头行人检测跟踪，首先提取hog特征，然后用svm进行分类 最后卡尔曼滤波跟踪上行人，用框框选出行人。