opencv运动检测

这里是的主要功能图像处理。 您可以使用任何图像以.jpg 扩展输入代码。 运行的代码，你会得到你想要的结果。

此代码提供了通过执行各种图像处理技术对图像的自动代码检测。 它的段使用基于颜色分割技术的井喷控制单元格。 此代码是在 Matlab 中并

该源代码是本人亲自完成的，用于图像分类，采用的是所示例方法和典型的纹理描述算子相结合。经过试验证明，该方法能达到很好的分类效果。

此应用程序演示如何在ITU-656模式下从解码器ADV7183执行视频采集，将数据缓冲到SDRAM中。然后，缓冲的视频帧被发送到视频监视器。在此应用程序中，不需要任何处理

本代码是关于交通灯的检测与识别，可以检测并识别红色交通灯，通过把RGB图像转换成HSV图像，分割出红色信号灯，然后根据圆形度去除过大或过小的干扰区域，最后在原图像上显示检测出的红色交通灯。本代码同样可以检测和识别绿色以及黄色交通灯，只需修改HSV图像的取值范围。

视频压缩程序，图像处理的方法判别视频中是否有人，然后压缩视频。编译可直接运行

它是一个用于生成新图像的源代码，在该源代码中，它删除了图像的透视效果，并生成一个从顶部看到的图像，或者可以说鸟瞰图像

在传输的多信道图像，图像已损坏的椒盐噪声，由于通讯故障。盐和胡椒粉噪声也被称为脉冲噪声。滤波的目的是要删除的冲动，使噪声免费的形象完全恢复与最小的信号失真。 最著名和最广泛使用的非线性数字滤波器，基于高阶统计量是中值滤波器。中值滤波器以他们的能力，而不会损坏边缘去除脉冲噪声而著称。中值滤波器以他们的能力，去除脉冲噪声，以及保留边缘著称。 有效清除的冲动往往会导致图像的模糊和扭曲功能。理想情况下，过滤应该只应用于已损坏像素同时保持廉洁的像素不变。无条件地跨整个图像应用中值滤波作为实践在常规方案中会不可避免地改变强度并删除廉洁像素的信号细节。因此，两袖清风的像素和应用非线性滤波前的已损坏的像素之间的歧视噪声检测过程是非常可取。 自适应中值是一"基于决策"或"开关"筛选器，第一次用于标识可能的噪声像素，然后替换它们

ES流转PS流代码.主要的函数 Mux(). 当至少有一个码流有数据时，调用 MUX。  

mfc制作胡基于opencv的显示图像的功能，非常适合学习与应用，也可以作为图像处理与机器视觉项目开发的基础