使用Open cV车辆检测

对一段视频进行处理找出视频中的运动物体，通过轮廓识别将运动物体找出，同时计算质心将知心的变化逐个输出确定运动物体的质心位置变化。

Foodcam 分类器 ================== 麻省理工学院媒体实验室 Foodcam 视觉词袋的分类。 建成使用 OpenCV 2.3 BOVW 方法实施： 视觉分类与要点袋由凯碧 Csurka、 克里斯托弗 R.舞蹈、 立信风扇、 尤塔 · 维拉莫夫斯基、 塞德里克 · 布雷，2004年。 使用对手颜色冲浪功能 (192 浮游物): 范德三德 et al.，CGIV 2008 颜色描述符对象类别识别。（他们用材料的筛选） 径向基础函数 SVMs 的分类。 这基本上是底漆的使用 OpenCV，BOVW 的方法进行简单的死了。 我调整了的基本方法： -使用背景减法 （因为这些都是来自照相机的图片）。 -使用滑动窗口。这使多类更好的决策，并实际上铺到图像分割的路径。 编译 --------- 基本上，只需运行： cmake-D CMAKE_CXX_FLAGS =-fopenmp。;让-j4 CMake 应带你一路，但我也有.xcodeproj / 包括。 工作它 ---------- 获取数据集： http://fay.media.mit.edu/foodcamimages.zip 假设数据集现在是在同一目录中，在 foodcamimages 下 /。 手动分类训练和测试： ./ 手册分类器 foodcamimages/火车/train.txt ./ 手册分类器 foodcamimages/测试/test.txt （或者您可以使用包括...我手动分类懒) 创建背景图像： ./ 让-测试-背景 构建词汇: (这将需要很长时间，对耕地 130 KMeans 192 长向量以找到 1000年聚类中心.

物體追蹤,最基本的C++語言運算,運用了OPENCV 的例子(camshift orbject tracking )

人脸识别系统，实现摄像头识别人脸，一对一一对多,和大家分享

我的项目是所有关于认识在机场人群中的罪犯，如果目前和有关认可嫌疑犯然后告知有关的当局。 第一是从央视收集视频素材。 下一步是检测的面孔并提取它们。 做一些预处理的脸上。 提取一些特征点，并将它们存储在数据库中进行进一步的脸比较。 比较特征点的面孔与现有的数据库，并给出结果作为找到或不匹配。 如果找到匹配项，向有关当局发送信息通过邮件的被认可的人。 它是使用 opencv 库和 microsoft visual studio。

使用Opencv的videocapture功能，处理视频，添加水印，创建了原视频的9画面切割显示，QT使用了相应的布局和多线程，对于初学者有很好的帮助。(Using the videocapture function of Opencv, processing video, adding watermark, creating the 9 picture cutting display of the original video, QT uses the corresponding layout and multi thread, which is very helpful for the beginner.)

basler相机用OPENCV打开的一些例子，可以直接运行

这是elm极限学习机的c++版本，与官网提供的c++版本不同，是完全基于c++版本的一套代码，不需要和matlab混编，相关的学习资料可参考官网或者csdn上部分博客的内容，相对简单

对槽内多边形区域是否松动出槽外的松动检测，本程序运用harris角点检测的方法进行处理，(Polygonal area is loose on the tank outside the groove loose detection, the use of this program harris corner detection method for processing,)

一篇用于理解PCA主成分分析的文章，该文章用基于Opencv和C++的源码对PCA进行说明。(One used to understand the PCA principal component analysis of the article, the article described the PCA-based the Opencv and C++ source.)