相位相关法

在很多动作大片中，开启关键之门的密码都是人脸———通过摄像头扫描脸部特征，符合则自动开启大门，反之警铃大作。依次通过人脸检测、人脸对齐、人脸识别三个模块，才能完成验证。人脸支付存在的一大问题就是识别率不高，完美光线下识别率能达到90%，特殊光影下只有60%。以淘宝为例，每天上亿的交易量，即便是99.99%也是远远不够的。

使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？ 相机标定的目的：获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。 相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。 这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、标定结果评价以及使用标定结果矫正原始图像的完整流程： 1. 准备标定图片 2. 对每一张标定图片，提取角点信息 3. 对每一张标定图片，进一步提取亚像素角

图片转成视频，将图片归一化到相同大小，然后转换成视频流。

两种方法实现在自定义控件或者窗体中显示mat类型图像，第一种方法代码是从opencv2源码中抠出来的，第二种方法运用了ATL库，但是只能显示三通道图像。

实现了人脸检测，利用Haar级联，将检测到的人脸戴上面具。

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。

OPENCV和C+的张正友标定方法，可直接使用。内有格网图

编程语言为c++，编程环境为opencv249和vs2010，光流法和聚类结合的运动目标检测算法值得被推荐，其中金字塔LK和DBSCAN聚类结合的效果很好，但是HS光流法和KMEANS聚类结合耗时非常多。

对一段视频进行处理找出视频中的运动物体，通过轮廓识别将运动物体找出，同时计算质心将知心的变化逐个输出确定运动物体的质心位置变化。

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.