使用ＯＰＥＮＣＶ加载的任意图片，保存成单色位图ＢＭＰ，用于打印

vibe+算法是vibe的改进型算法，通过不同距离的函数和设置阈值准则，前背景分离是在更新和输出掩码之间，采用过的方法对传播进行抑制，从而消除ghost区域，在更新掩码时，增加闪烁检测程序，最后在增加一个更新因子，从而提高程序的鲁棒性。

提供两种抽取视频帧的方法，一种为逐帧遍历，输出所需要的关键帧，另一种为预先设置帧号，直接从视频中抽取，两种方法适用场合不同，各有长处。

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

背景差分提取前景，camshift跟踪，解决了传统的 CamShift 目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域的问题,边检侧边跟踪，效果较好

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。 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 打分 发表评论 暂无评论

经典的人脸识别算法，包含算法和c++程序

利用最简单的帧差法检测目标，基于opencv库，前后帧图像作差得到前景图像，然后设置阈值，进行二值分割，另外代码中还可以选用大津法进行自动阈值分割。得到的结果可以利用方框进行框选出来

基于卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪，并对车辆技术跟踪

在Qt界面下，结合opencv调用海康威视摄像头用于摄像头实时显示，并实现控制功能，控制摄像头的方向能够上下左右旋转

本程序是利用双目视觉进行三维重构，是利用密集点进行三维重构，平台是VS6++和opencv1.x,亲测有用，希望能够对大家的学习工作带来帮助。