漫水填充

通过QT5和openCV实现了同时读取两个摄像头

对图像进行HSV特征提取，并用SVM进行训练，实现火灾检测。提取大量火灾图片和非火灾图片的hsv颜色特征，在此基础上，使用SVM支持向量机进行训练模型，之后对新的图片进行分类，火灾或者非火灾

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

学习图像处理的入门教程代码，有清晰的注视，详细的代码，值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介，可以学习了解下。

在opencv+VS2013平台上实现Shi-Tomasi提取算法，可在图片上绘画出Shi-Tomasi特征点

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。

本程序是用OPENCV,与C++联合开发的求取图像上的任意点的像素坐标值,与点的像素的程序,通过本程序使你轻松得到图像处理最基本的元素.适合初学OPENCV图像处理的人做参考.

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。

本代码主要用于视频捕捉，可以通过OpenCV捕捉一个视频的画面，非常实用......很适合初学者学习，并且易于掌握。

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