获取视频帧的两种方法

编程语言为c++，编程环境为opencv249和vs2010，光流法和聚类结合的运动目标检测算法值得被推荐，其中金字塔LK和DBSCAN聚类结合的效果很好，但是HS光流法和KMEANS聚类结合耗时非常多。

这是一个自己编写的程序，主要功能是在C++语言下，利用专业图像处理库opencv读取视频文件或摄像头文件，并且可以控制文件的播放，如每秒钟播放多少帧。这个程序不难，但是对于opencv的初学者来说还是有很大帮助的，通过这个程序，学习者可以获得三点知识：1.读取视频文件；2.控制视频的播放；3视频文件读取异常的处理方法。

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。

利用经典的 Eigenface 或者Fisherface实现的 人脸识别 需要opencv2.4.1 或者更新的版本，才可以编译或者运行 是学习opencv和 人脸识别很好程序

调用OpenCV 库，对jpeg、png等格式图片进行灰度矩阵复杂度计算。

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

该程序采用opencv读取印章RGB值，绘制4通道png格式的电子印章

无人机影像拼接程序，包括影像匹配、光束法平差、图像镶嵌、坐标转换等，需要使用GDLAL、opencv等开源库，需要的可以下载交流讨论。

图像特征提取新领域 快速提取区域 轮廓和特征角点 并实现快速实时性匹配图片特征

示例使用 delaunay OpenCV 和 QT 使用 c + + 代码