opencv处理答题卡

对图像进行滤波处理是图像处理中最常见的一种操作类型。而这其中低通滤波（也可以叫做平滑）有事各种滤波处理中最常用的。这里就简单写写 OpenCV 中提供的几种低通滤波方法。 具体思路：对源图像进行离散傅里叶变换，滤波后通过cvDFT进行傅里叶逆变换得到理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器后图像

这是一个基于多摄像头环境下的多目标实时跟踪程序，使用了intel的IPP图像处理库，是实时性得到了很大的提升，代码主要使用粒子滤波算法实现多目标跟踪，同时使用了在线学习方法，提升了系统鲁棒性，还是用了haar特征、adaboost构造强分类器。同时还有论文：MCT_DISTRIBUTED PARTICLE FILTER TRACKING WITH ONLINE MULTIPLE INSTANCE； MCT_Multiple View Discriminative Appearance Modeling

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

使用opencv进行特征提取及立体匹配，针对所获取的图片对进行特征提取，获取点特征并进行匹配，使用SURF方法进行识别，亲测有效，欢迎下载

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火灾监测系统，特点在于监控方面属于先期预报警系统。与传统火灾自动报警系统不同的是，电气火灾监控系统早期报警是为了避免损失，而传统火灾自动报警系统是为了减少损失。所以，这就是说为什么不管是新建或是改建工程项目，尤其是已经安装了火灾自动报警系统的单位，仍需要安装电气火灾监控系统的根本原因。

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.

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。

opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。 注：需要先设置opencv的路径，已经测试通过。

配置好大恒的SDK环境以及opencv环境可以直接运行，含有丰富注释，很适合学习。