利用opencv进行双目视觉Harris角点检测

基于opencv和VS2012的开发环境，可以实现对垂直往下拍摄的视频进行处理，可实现人数的自动计数，一般用于公交车、地铁、商场等公共场所的门口使用，存在一定误差，但是可实现基本需求，对新手来说有很大帮助，不过本人在实现调试的过程中出现了环境版本不兼容的问题，加载视频时就会死机，打开摄像头时会使VS崩溃，在分享程序的同时，也请大家互相交流共同进步。

使用opencv进行特征提取及立体匹配，针对所获取的图片对进行特征提取，获取点特征并进行匹配，使用SURF方法进行识别，亲测有效，欢迎下载

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。

图像特征提取新领域 快速提取区域 轮廓和特征角点 并实现快速实时性匹配图片特征

基于opencv3.0， 对照相机拍摄的单张图片进行相机的单目标定，获得相机的内参矩阵 

三帧差法、GMM、VIbe、背景差法对于车辆视频的前景检测

山世光 人脸检测的算法，具有很高的正确率

可以简单的实现运动目标检测,帧差法[18]又叫时间差分法，它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对应的像素点的灰度值进行比较，然后找到差异，进而检测出运动目标,在视频序列图像中，相邻的图像之间具有连续性，当视频图像中有运动目标时，由于运动目标的运动，相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大，相反，当视频图像中没有运动目标时，相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小，帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的，它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算，然后做二值化处理，从而检测出运动目标。

利用棋盘格进行相机标定，需要提取棋盘格角点，本代码应用C++、OpenCV对棋盘格角点进行提取（高标定板与低标定板提取方法一样），共10*10既100个角点

使用orb算法实现特征点的提取和匹配。