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先用背景差分完成目标提取，将运动目标的相关信息放入到链表中，通过帧差完成对多目标的跟踪，达到实时性的要求运动目标的相关信息存放于结构体中，可以在此基础上判断目标的动作行为跟踪基本框架，opencv编写，利用背景差分，质心法可以跟踪多个目标，并分配ID号，记录行动轨迹，可用于车辆道路等，大家可以参考学习下，效果有待改进，不同的视频会有不同的效果。

Opencv的基本数据结构包括点、矩形框数据类型、矩阵、不确定数组、图像头等。程序对这些数据结构进行操作，使大家对opencv的数据结构有更充分的认识和理解，包括对点、矩形框、矩阵、图像的翻转、信道的分隔与融合等。

下面是该算法的伪代码：(a) 载入一个 HDR RGB 图像(b) 计算强度层我(c) 计算 log(I)(d) 筛选使用双边滤波获得 log(F) log(I)(e) 计算详细信息通道 D = log(I)-log(F)(f) 计算： 三角洲 = max[log(F)]-min[log(F)](g) 计算： γ = log(constrast) / 三角洲(h) 计算新的强度层： N = 10^[gamma*log(F) + D](i) 规模的 RGB 值由 N / 我(j) 保存 LDR 图像

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0捕捉到的audioBeam信息在Visual Studio+ openCV2.4.9中显示， 并能指定声音的来源。希望同仁们能够从中获得灵感，进一步开发，让Kinect和Visual Studio+ openCV2.4.9结合的更加融合，功能实现的更加强大

局部二进制模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是中提出的纹理光谱模型的具体情况1990年 [1] [2] LBP在首次描述1994。[3] [4]它已经被认为是一个强大的功能用于纹理分类;它已经进一步确定，当LBP 是结合梯度方向直方图（HOG）的描述符，它大大提高了对某些数据集的检测性能。  LBP的特征矢量，在其最简单的形式中，以如下方式创建：  划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。  在一个小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在其左顶，左中间，左底部，右顶部，等等）。 跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这给 出了一个8位二进制数（通常转换为十进制为方便起见）。 计算直方图中

使用Opencv库在VC++平台下开发的基于视频人脸检测和跟踪。人脸检测使用的方法是肤色分割和Gentle Adaboost算法。人脸跟踪采用的是Camshift算法和卡尔曼滤波算法。能得到好的处理结果。

该MATLAB程序由三部分组成，其中两个为对目标的检测，采用的是独立的检测方法，还有一个是主程序，为KALMAN滤波的程序，实现目标位置的预测与修正，程序的效果还可以，针对于一个目标，基本无误，多个目标的时候一般。

1、幅值相位做傅里叶反变换。 计算a(woman).tif和b(test_pattern).tif的幅值与相位。 分别只用幅值和相位做(a)图傅立叶反变换； 用(b)图幅值和(a)图相位做图 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

经过改进后，画面刷新速度大大加快，绝对看不到任何的“扫描线”，帧数也从5帧一下就提高到了9帧，几乎是两倍于前的速度。这究竟是什么原因呢？让我来讲述其中的道理。因为圆是要一个一个画上去，所以每画一个圆，系统就要做一次图形的绘制操作，图形的重绘是很占用资源的，当需要重绘的图形数量很多的时候，所造成的系统开销就特别大，造成我们看到的那种刷新缓慢的情况。那么如何来解决这个问题呢？答案就是双缓冲，何谓“双缓冲”？它的基本原理就是：先在内存中开辟一块虚拟画布，然后将所有需要画的图形先画在这块“虚拟画布”上，最后在一次性将整块画布画到真正的窗体上。因为所有的单个图形的绘制都不是真正的调用显示系统来“画”，所以不会占用显示系统的开销，极大的提高的绘图效率。

pencv2.4.0以上的版本提供了stitcher类，可以很方便的实现几幅图像的拼接，关于这个类详细的介绍，可以参考文档： http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher。     该类主要用的成员函数有createDefault，用于创建缺省参数的stitcher；estimatedTransform，用于匹配图像、分析摄像头旋转角度；composePanorama,生成最后的拼接图像。文档中提示如果对stitching的整过过程不熟悉的话，最好不要使用以上两个函数，直接使用stitch就行了。关于图像拼接的过程，涉及到特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等比较复杂的过程，可以参考相关论文和期刊。