opencv适用于VC6.0、VS等

应用背景Mean shift作为一种有效地特征空间分析方法，在图像滤波，图像分割，物体跟踪等方面都有广泛的应用。OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。关键技术OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。 其中滤波的c++函数原型为： void pyrMeanShiftFiltering(InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, intmaxLevel=1, TermCriteria termcrit=TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) ) src和dst分别为输入和输出图像，8 bit,3 channel,sp和sr为空间域和颜色域的半径，maxLevel为分割用金字塔的最大层数，termcrit为迭代的终止条件。、 分割的函数原型为： void gpu::meanShiftSegmentation(const GpuMat& src, Mat& dst, int sp, int sr, int minsize, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 5, 1)) 大部分参数与pyrMeanShiftFiltering相同，minsize为最小的分割区域大小，小于这个大小的区域会被合并。 OpenCV sample里用pyrMeanSh

类似WINDOWS附件中的画图程序，做到了mspaint.exe一样的功能

Matlab粒子群优化算法工具箱。 PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。

基于模板的匹配。主要是利用种子模板的方法，对一幅图像进行检测。适合新手学习，望高手绕道。

把24位的图片转换为8位的灰度图,C++程序，把真彩图转换为256

一个用C/C++直接读取像素的例子，供底层源码学习。程序可以运行，直接读入照片，然后将像素内容读取到内存，读者可以查看照片DIB数据的每一个细节，供学习使用。

虹膜识别的完整程序，有图片，有说明，可以用。

opencv 运动目标检测 帧差法 主要用帧差法将运动目标的轮廓进行提取，然后用矩形框将运动目标包围 ，再判定运动目标是否进入了所设置的警戒区域，从而进一步决定将运动目标包围的矩形框的颜色以区分是否进入警戒区域

应用背景视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg关键技术 ================================================================================= 运动估计 H264     视频协议 ============================================================================================

vs2008做的kinect手掌跟踪，使用tcp发送消息。这里做的是手掌上下滑动，分成四个区域识别。手掌向右挥动触发事件。tcp链接只监听一个客户端。使用的是openni和nite，不是微软的SDK。