opencv处理答题卡

基于opencv的简单颜色识别，载入图像进行识别，识别图像中的红色物体并画出轮廓

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。

资源描述运用vs2010作为开发平台，通过opencv库进行彩色目标识别的设计。给出了彩色目标识别的算法设计，并实现了对指定的彩色目标的跟踪识别。

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。

基于opencv的色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR），属于夜间图像增强算法，对去雾也有一定的处理效果，可直接运行，效果比较理想。基于opencv的色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR），属于夜间图像增强算法，对去雾也有一定的处理效果，可直接运行，效果比较理想。

简单的bila滤波器，使用VS平台编译，可自行改进，灰度领域加入了自适应算法，用以测试降噪以及边缘模糊效果，

示例使用 delaunay OpenCV 和 QT 使用 c + + 代码

使用C++、OpenCv实现了人脸的检测和标识，能够通过摄像头检测到人脸并处理保存，再经过训练后能过识别出已存储的人脸。主要有检测、训练、识别三大功能。附带免安装版试用，之后可以自己配置好就可以使用了。集体配置方式里面都有，照着配置就可以。

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。