C++ 编写的摄像头越界检测与遗留物检测

用于车道线检测，实验效果良好，配置环境为VS201 和opencv3.0。内附有图片和实验结果图，在有些阴影问题上处理差强人意，不过在画质干净的场景，实验效果比较好。

本程序是利用双目视觉进行三维重构，是利用密集点进行三维重构，平台是VS6++和opencv1.x,亲测有用，希望能够对大家的学习工作带来帮助。

//这是一个使用Opencv读取16bitTIFF图像的函数，使用与已知宽高的图像//注意需要在函数外部为图像分配内存，使用完毕后记得释放内存//参数：imagePathName 待读入的影像路径名 __in__//参数：subImage 保存读入数据的数组 __out__//返回值：成功返回true,失败返回false/*unsigned short* subImage = new unsigned short[subWidth * subHeight];memset(subImage, 0, subWidth * subHeight);read16bitTiffOpencv("2084_00.tif", subImage);......delete[] subImage;*/

基于opencv实现surf算法对图像进行特征提取，并匹配，再利用ransac算法进行求精，最后实现图像拼接，效果不错

将任意格式视频转化为图片帧，是基于opencv的数字图像处理代码

本资源为基于opencv实现的光流行学算法。能够比较有效的处理运动物体的检测，清晰整个视频的画面。代码已经是比较完整了，只要能够正确安装，配置好平台，都可以直接很好的使用。不管怎么说，光流行学代码实现的功能至少在社会安全，治理上面非常有效。

基于Opencv的摄像机标定程序的实现，每行代码几乎都有注释，亲测能够运行，准确的标定出摄像机内外参数。

多目标跟踪源请添加 Skype: TreeScar 更多的信息，如果你想分享一些更多的源代码:)

  SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进，主要体现在速度上，效率更高。它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。在计算视觉领域，尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔，向下降采样一般用高斯金字塔。其中，输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样，这种方法主要用于SIFT算法的实现，但每层图像依赖于原图像（当前尺度可能和原图象尺度相差很大，这时候再那原图像卷积确实有点二了），并且图像需要重设尺寸，因此，这种计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作，卷积只和前一幅图像有关，其降采样的方法是申请增加图像核的尺寸，这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法允许尺度空间多层图像同时被处理，不需对图像进行二次抽样，从而提高算法性能。