光流法进行运动目标检测

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.

基于opencv2.4.10，运用vs2010c++进行代码编译，用mfc搭建演示界面，利用opencv自带的人脸检测分类器可以有效的检测出当前视频中的人脸并保存图片。若训练好人脸数据库还可以进行人脸匹配。

opencv-python 将图片转换成视频 实现转场效果(Strongly recommend you know the grammar of python first and learn OpenCV)

This program demonstrates OpenCV drawing and text output functions

颜色直方图粒子滤波器，并给出了英文参考文献； 运行方式：在前景窗口，按p键停止，在目标区域点击鼠标，让程序自动识别出目标轮廓，再次按p键，即可跟踪(The color histogram particle filter, given English references operation modes: in the foreground window, press p stop clicking the mouse in the target area, allowing the program to automatically identify the target contour, press p again, you can track)

opencv基础版的源代码2-1，2-2(opencv-based version of the source code 2-1,2-2)

用于检测人脸跟踪与人眼定位的小程序源码 (Face tracking is used to detect with the human eye positioning applet source code)

基于Basler的pylon SDK编写的对于Scout GigE相机的位图采集程序，另外还有一些基于OpenCV的小程序 

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

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