利用opencv进行双目视觉稀疏点匹配与重建

一个非常简单的meanshift单目标跟踪程序，使用到了opencv，这只是一个简单的控制台程序，没有用户界面，所以最好还是改进一下。

使用*CvCapture从网络摄像机创建视频

用于车道线检测，实验效果良好，配置环境为VS201 和opencv3.0。内附有图片和实验结果图，在有些阴影问题上处理差强人意，不过在画质干净的场景，实验效果比较好。

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。

封装于opencv里面的blur（）函数实现对输入图像的均值滤波操作

基于opencv的行人检测,行人检测的毕设代，有注释 希望对大家有所帮助 The code below is implementation of HOG (Histogram-of-Oriented Gradients)descriptor and object detection, introduced by Navneet Dalal and Bill Triggs.

通过该函数可以将源图像精确转换成目标图像的尺寸，其中参数interpolation控制源图像如何向目标图像进行映射。

vibe+算法是vibe的改进型算法，通过不同距离的函数和设置阈值准则，前背景分离是在更新和输出掩码之间，采用过的方法对传播进行抑制，从而消除ghost区域，在更新掩码时，增加闪烁检测程序，最后在增加一个更新因子，从而提高程序的鲁棒性。

基于opencv的相位相关法，实现将图像从空域转换到频域，计算图像间平移参数，进而用于图像间配准，效果不错

基于C++和Python利用opencv实现人脸检测和微笑检测