利用opencv进行双目视觉稀疏点匹配与重建

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。

利用opencv中的stitcher类实现的图像拼接

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。

调用OpenCV 库，对jpeg、png等格式图片进行灰度矩阵复杂度计算。

通过QT5和openCV实现了同时读取两个摄像头

基于opencv的质心算法,对图片进行图像处理，将彩色图片转为灰度图像，二值阈值化处理，找出图片中目标，运用质心算法求出图像质心。

多目标跟踪源请添加 Skype: TreeScar 更多的信息，如果你想分享一些更多的源代码:)

基于VC++平台，利用opencv的库函数，对双目摄像机的采集图像进行特征点匹配。 匹配算法为经典的SIFT算法，利用图像尺度金字塔提取特征点，效果稳定。

VS2010+Opencv3.4.5开发环境搭建，以及缺失的四个dll，从www.dll-files.com 下载缺失四个64位的dll，注意要64位的。Opencv3.4.5只有64位的，电脑需要64位系统，VS也需要64位的环境。该实例包含了图像腐蚀、图像膨胀、边缘图像等图像处理。

经典的人脸识别算法，包含算法和c++程序