获取视频帧的两种方法

基于Opencv通过特征匹配实现图像重叠区域提取，可对结果进行裁剪缩放，保存为指定格式，其中特征提取与匹配、配准拼接、计算几何等代码可供学习参考；使用QT进行了GUI界面封装；Win32/Release目录下有编译好的EXE程序、附加DLL及测试数据；

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

视频压缩程序，图像处理的方法判别视频中是否有人，然后压缩视频。编译可直接运行

基于OpenCV的透视校正（校正倾斜）,必须手动指定四个点-perspective correction C++ code

通过OpenCV来实现一种前景检测算法——GMM

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OpenCv例程代码，包括摄像头调用，边缘识别，形状识别，图形提取，图形匹配等代码，是学习opencv很不错的资料

基于BOW的图像分类，包含了训练集和测试集合，在控制台下运行

  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。

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