基于opencv实现sift特征提取和匹配

里面有三个程序：第一个读取视频序列，程序里有提取视频序列的简单易懂的例子，提取视频帧并可以对视频帧进行你想要的处理，程序中也有对视频序列进行用canny算子的边缘提取处理，并且与原视频对比输出，你也可以更改里面的处理程序来满足自己的需要。第二个是对特征点的跟踪，在视频中提取运动物体的特征点，并对特征点进行跟踪。第三的是提取前景物体。这些程序分开编写可以让大家更得理解，也可以更好的运用的自己的大型项目中。

在这个项目中，使用 opencv 和 visual studio 应用基于颜色的检测。它可以用于检测任何你想要的颜色。享受吧 ！

应用背景利用vc6中mfc的按钮，点击确定，即可打开所在文件夹下自己想打开的视频。注意自己的视频放上后应在代码中更改成自己视频的名字关键技术利用按钮，触发程序的运行，在mfc中通过添加成员变量和相应函数，从而将自己的视频得以打开

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

应用背景输入图像和对应的矩阵可以使自己的图像处理工具：模糊，边缘检测关键技术该关键技术是你计算它的基础上的过滤器矩阵；

利用opencv 库函数bow类训练图片，提取surf特征点，用flann匹配，将特征点聚类成字典，设置每张图片的词典表示然后和要搜索的图片进行欧式距离计算，然后得到最近的那幅图即为要搜索的图片，

此文件包括10多篇中国知网上关于红外图像与可见光图像融合算法研究的硕博论文，系统的介绍了图像处理的多种方法，对初学者有很大帮助

应用背景灰度形态学是数学形态学处理扩展到灰度图像的基本操作与二值形态学不同的是,灰度形态学处理的是灰度数字图像而不是集合。关键技术Top一Hat运算是原始图像信号与其开运算后的信号之差,所以经Top一Hat变换处理后的图像,能抑制平缓变化的背景和不相关结构信息,提取出形状类似于结构元素的孤立目标和噪声,即可以检测出图像信号中的灰度峰值,因此Top一Hat算子具有高通滤波的特性。

资源描述用网格法来追踪等值线，首先用差值法得到高程值，再追踪等值线，并画出等值线

 png转etc1源码供大家学习交流，欢迎大家提意见，源码为png转etc1的代码，文件只有一个.cpp和.h文件，写得不好，如有问题欢迎指证，源码仅供学习参考用。