opencv的工程模板

通过形态学滤波操作，能够实现如下功能：消除噪声、分割独立的图像元素、在图像中连接相邻的元素、寻找图像中明显的极大值区域或极小值区域、求出图像的梯度，膨胀求解图像局部最大值

无人机影像拼接程序，包括影像匹配、光束法平差、图像镶嵌、坐标转换等，需要使用GDLAL、opencv等开源库，需要的可以下载交流讨论。

能打开摄像头追踪目标  鼠标先框出一个目标  后面可以追踪 仅限于单目标追踪。

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。

基于opencv c++的车道检测和车辆检测代码，在动态背景和静态背景下的检测效果都比较理想，代码完整可直接运行，是我寻找好久才找到的源码。基于opencv c++的车道检测和车辆检测代码，在动态背景和静态背景下的检测效果都比较理想，代码完整可直接运行，是我寻找好久才找到的源码。

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

MFC+Opencv实现摄像头的捕获和保存视频,在VS2012+OPENCV2.4.9的运行环境，可以完整运行

该程序接收小车传来的视频流数据，并且显示处实时图像，将视频数据传输给opencv编写的视频处理函数中进行处理，并且向下位机(arduino小车)发送相应控制指令

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。

基于opencv的行人检测,行人检测的毕设代，有注释 希望对大家有所帮助 The code below is implementation of HOG (Histogram-of-Oriented Gradients)descriptor and object detection, introduced by Navneet Dalal and Bill Triggs.