Surf的opencv2.4.9源码

漫水填充算法的实现，例子比较详细，可供参考

opencv2.4.10下完美支持运动检测功能代码实现！vc++.net 2010开发

基于opencv实现surf算法对图像进行特征提取，并匹配，再利用ransac算法进行求精，最后实现图像拼接，效果不错

要将图像文件在磁盘上的保存为文件二进制文件使用 OpenCV 结构和 c + + 代码，此版本 es 降低的版本 1

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

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。

使用vs2015加载opencv3.2，有瑕疵的最佳缝合线算法，诸位看官可以参考以下程序源码和实现方法，这个方法的问问题在与，选哟缝合的图像尺寸需要完全一直，不然程序的assert会报错，但是保证一致后，拼接的程序和拉普拉斯融合的算法拼接结果不是很满意。

  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。

120张bmp位图转为一个h264的流，无需要额外配置，ffmpeg和opencv均已经配置好，vs2008下直接就可以运行

Opencv的相机标定程序，适合需要相机标定的朋友