平均法获取视频图像背景

光流法是用于目标跟踪：对于一个连续的视频帧序列进行处理；针对每一个视频序列，利用一定 目标检测方法，检测可能出现的前景目标；如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；对之后的任意两个相邻视频而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；如此迭代进行，便可实现目标的跟踪。

基于opencv的canny边缘检测功能实现。使用语言为C++;功能比较简单。只是简单的算法功能实现。

学习图像处理的入门教程代码，有清晰的注视，详细的代码，值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介，可以学习了解下。

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关于harris兴趣点检测，兴趣点的检测和查找，包含头文件和源文件，角点检测部分可以参考。Opencv中用于实现harris角点检测的基本函数时，cv::cornerHarris使用方便，输出结果是浮点数类型的图像，每一项为对应位置的角点强度，之后可使用阈值化已得到一组检测到的角点。

本代码可以实现对一张图像的Gabor滤波，并输出结果，需要配置opencv库，

直方图（Histogram）又称质量分布图，是一种统计报告图，也是表示资料变化情况的一种主要工具。使用opecv实现，适合初学者了解opencv里面对于图像处理的基本过程。

基于opencv 2.4 ，运行需要配置opencv库。具体过程可参考网络配置教程。在程序目录文件夹下，输入2张图片，分别命名为，1.jpg    2.jpg   。运行程序，显示surf特征点。用于图像匹配。