SSIM比较图像的相似性

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。

该文件使用了opencv库函数，利用图像的方差、均值和结构去评判两幅图像的相似性。

相位相关算法进行图像处理，利用其计算图像间平移转换关系，得到图像间位置参数，从而是实现图像配准，还是比较准确

可运行，虽是源码，但是非常便于学习。

漫水填充算法的实现，例子比较详细，可供参考

该程序接收小车传来的视频流数据，并且显示处实时图像，将视频数据传输给opencv编写的视频处理函数中进行处理，并且向下位机(arduino小车)发送相应控制指令

opencv3 的java开发资源，内附opencv的示例，包含图片和java工程，每个例子，一个小工程

示例使用 delaunay OpenCV 和 QT 使用 c + + 代码

该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题

利用opencv进行双目视觉Harris角点检测,角点个数可以通过改变参数来控制，实现平台是VS2013+opencv2.4.9,亲测有效，希望对各位的学习生活带来帮助。