平均法获取视频图像背景

opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。

opencv读取衣服彩色图像的rgb像素值，其中包括一些相应的dll文件，和可执行性代码。

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

利用SVM识别数字和英文字符，可以用来参考一下

读取视频文件，平均值法获取初始背景，背景实时更新，背景差分获取车辆目标前景，形态学滤波进行噪声处理，边缘检测获取边缘前景，可针对具体帧进行hough线检测，能够统计视频帧数，且能够提取其中任何一帧。

根据kinect捕捉到的彩色图和深度图来将人和背景隔开；开发基于opencv和c++。代码使用vs2015开发opencv2.49 需要自己配置opencv

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:)

opencv中MatIplImage等常见数据类型转换整理

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