C++环境下，利用opencv读取，控制视频播放

使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？ 相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。 相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。 这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、标定结果评价以及使用标定结果矫正原始图像的完整流程： 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片，提取角点信息 3. 对每一张标定图片，进一步提取亚像素角

基于opencv，利用卡尔曼滤波实现了单目标的跟踪

利用帧差法识别视频中运动的物体。我采用的是利用二帧法，对于运动速度慢的物体效果也是非常好的，我一直i想进行模板匹配的，但是总是进行不好。还是希望有人能够跟我交流一下。希望有人能够喜欢，有什么问题在一起讨论

大家好好利用，共同学习，里面的代码是在vs2013+opencv3.2环境下调试成功的，其他的版本也能用，只要版本别太低，运行的时候记得加载初始yml文件，这是很关键的一步，当然也可以用自己的摄像头进行测试，若有问题可以给我发邮件

利用opencv批量改变图片大小，原图片名字需要统一格式放在文件夹中

基于混合高斯模型(GMM)和CamShift算法的多目标检测与跟踪，基于OpenCV实现的，压缩包里包括代码和测试数据，要运行需要自己配置头文件和依赖库的路径。可以用于车辆和行人的检测与跟踪，自动检测运动目标，适合初学者学习研究。

基于opencv 2.4 ，运行需要配置opencv库。具体过程可参考网络配置教程。在程序目录文件夹下，输入2张图片，分别命名为，1.jpg    2.jpg   。运行程序，显示surf特征点。用于图像匹配。

卡尔曼滤波和高斯结合的车辆跟踪（opencv效果非常好）

读取视频文件，平均值法获取初始背景，背景实时更新，背景差分获取车辆目标前景，形态学滤波进行噪声处理，边缘检测获取边缘前景，可针对具体帧进行hough线检测，能够统计视频帧数，且能够提取其中任何一帧。

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。