光流跟踪

适用于visual studio平台的c++代码，是基于opencv计算机视觉库的基础手势识别程序。新建工程后，将程序文件test_2.cpp放到工程下，在visual studio上打开文件后，点击运行即可。通过摄像头捕捉手势，计算手势中的手指个数并给出结果，基本能够实现功能。

  SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进，主要体现在速度上，效率更高。它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。在计算视觉领域，尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔，向下降采样一般用高斯金字塔。其中，输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样，这种方法主要用于SIFT算法的实现，但每层图像依赖于原图像（当前尺度可能和原图象尺度相差很大，这时候再那原图像卷积确实有点二了），并且图像需要重设尺寸，因此，这种计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作，卷积只和前一幅图像有关，其降采样的方法是申请增加图像核的尺寸，这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法允许尺度空间多层图像同时被处理，不需对图像进行二次抽样，从而提高算法性能。

简单实用,最后打印显示轮廓点坐标-opencv contour extraction saved as contour points and display

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。

基于opencv2.4.10，运用vs2010进行代码编译，完成对摄像机的标定和对鱼眼镜头采集的视频进行图像校正。使用张正友标定法进行标定，随着视频播放能够对每一帧进行校正，效果比较好。 因为校正原因，图片会有部分边缘信息丢失。

基于opencv的行人检测，基于HSC特征，使用SVM进行训练分类器，目前只能对图片使用

opencv提取关键帧，关键帧分水岭和阈值分割

"This library is useful for practitioners, and is an excellent tool for those entering the field: it is a set of computer vision algorithms that work as advertised."-William T. Freeman, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology

利用opencv进行双目视觉Harris角点检测,角点个数可以通过改变参数来控制，实现平台是VS2013+opencv2.4.9,亲测有效，希望对各位的学习生活带来帮助。

鱼眼校正代码，自动定标，可完美校正鱼眼的图片，已经跑完。