便携式交通信号灯识别系统

封装于opencv里面的blur（）函数实现对输入图像的均值滤波操作

车道线检测的方法，一种快速的方法，用于车道线的检测-Lane detection method, a fast method,开发环境OPENCV c#

用像素点邻域灰度值来代替该像素点的灰度值，去除脉冲噪声、椒盐噪声，同时保留图像的边缘细节

调用OpenCV 库，对jpeg、png等格式图片进行灰度矩阵复杂度计算。

基于opencv的图像检索系统，输入待检索图像后，选择检索库路径并选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

基于OpenCV的blob实现的多运动目标跟踪，该工程提供完整的实现代码，主要通过Blob实现多目标的跟踪检测。原理简单，实现效果有限，但适合视频跟踪初学者的学习使用，可以学习到跟踪领域基本的思路。

opencv提取关键帧，关键帧分水岭和阈值分割

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

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论

基于KINECT2.0 与OPENCV的手势识别，可以有效的识别出简单的手势,实验的环境为KINECT2.0 +vs2013+Opencv2.4.9,有需要的同学可以自行下载修改，里面有详细的注释与实验的结果图。