运动目标检测与多目标跟踪

本代码是对FCM模糊C聚类算法的实现，以实现对灰度图像的分割。利用opencv，VS2008编程实现。需要预先手动设置图像的长和宽、聚类中心的个数。可以得到较好的分割结果。

利用vs2008在mfc框架下开发的可执行的图像处理案例程序，可以实现图像的开闭运算以及交互式操作，根据自己的要求还可以对图像进行扫描填充

本资源为基于opencv实现的光流行学算法。能够比较有效的处理运动物体的检测，清晰整个视频的画面。代码已经是比较完整了，只要能够正确安装，配置好平台，都可以直接很好的使用。不管怎么说，光流行学代码实现的功能至少在社会安全，治理上面非常有效。

只需要将你需要导入的视频替换原来的视频，运行即可实现目标检测与跟踪，但还需要自己配置好环境，本人是用opencv3.0.0和visual studio 2013环境下运行的，运行稍微调动滚动条。

opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。 注：需要先设置opencv的路径，已经测试通过。

本代码是在VS2008，opencv2.3.1环境下实现的。运用了查找表的思想对算法进行了优化，是程序运行的更快。并且用直方图显示了图像像素的分布情况，而且在直方图中显示了图像的阈值点。

opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。

光流法是用于目标跟踪：对于一个连续的视频帧序列进行处理；针对每一个视频序列，利用一定 目标检测方法，检测可能出现的前景目标；如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；对之后的任意两个相邻视频而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；如此迭代进行，便可实现目标的跟踪。

这是一个C/C++的程序，利用opencv库实现retina特征点检测，对于学习opencv的人有很大帮助，解压后可直接运行

利用经典的 Eigenface 或者Fisherface实现的 人脸识别 需要opencv2.4.1 或者更新的版本，才可以编译或者运行 是学习opencv和 人脸识别很好程序