Harris特征点检测

Tracking Algorithm: Object Delineation Method Multiparticle Files:          Description MCShape03.m     Tracking algorithm Partwobeads.m   Sample parameter file Twobeads.avi    Sample movie       Instructions: Download the tracking algorithm and sample parameter file.  The parameter file is set up for the sample movie,  or use your own uncompressed avi

应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标，首先需要选择一个特征空间。参考目标，用在特征空间中概率密度函数q表示，例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性，目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y，用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪，里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1)，相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息，候选区域的相似度变化会很大，匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数，在空间域内，用一个核函数对目标 区域做滤波处理。

人脸跟踪有着广阔的应用前景。在海关、机场、银行、电视电话会议等场合，都需要对特定人脸目标进行跟踪。显然，要跟踪图像中的人脸，首先要检测人脸，人脸检测就是利用计算机分析静态图片或视频序列，从中找出人脸并输出人脸的位置及大小等有效信息的一种方法。其次就是跟踪人脸，就是要在检测到人脸的前提下，在后续帧中继续捕获人脸的位置及大小等信息。 基于颜色信息的方法，由于鲁棒性强、实时性好、实现相对简单、越来越受到人们的重视。本程序也是基于肤色特征的人脸跟踪。选用YcbCr 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

这些代码做一些像图像去噪和高-通行证-筛选器操作。 每个图像下载与 BMP 格式可以转换为黑或白色。 您可以将图片 resultats 保存到 bmp 的文件格式。

基于Opencv的车辆目标检测 ，实时性好，检测概率高，可广泛的应用于实际的项目中。提出了一种融合多种目标特征的单目视觉车辆检测与跟踪方法。首先,利用车辆尾部的结构对称性提取出感兴趣区域,减少搜索范围。再利用车辆底部的阴影特征,在感兴趣区域中搜寻车辆可能出现的位置,找出假设目标。然后,利用亮度和轮廓信息对假设目标进行对称性验证,排除虚假目标。

应用背景对训练图像集和测试使用OpenCV的SVM功能基础。这里有我收集的图像形式http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/cvonline/imagedbase.htm。图像的一个在线数据库，由各单位。我已经训练过的花卉意象。28正50负。关键技术为此，我创建了一个培训矩阵组成的所有图像，一个图像。这样做，我将每个图像从二维到一维，然后堆放在一个大的图像trainingmat。然后我创建一个标签矩阵的一列和行为训练图像的多。我 ；标签每行1或1来识别它的正的或负的图像分别进行训练后的SVM参数设置。然后我将它保存在一个XML文件，并加载了测试它与另一个图像转换测试图像一维之后。如果函数返回1是阳性，如果它返回1是负的。增加精度提高训练图像的数量。抱歉不能上传图片太。

功能：可以绘制椭圆，矩形，直线，可更改绘制线条的类型，宽度，颜色等，有预览小窗口等简单的小操作，基于MFC

该源码是一个相机标定的源码包，能够完成立体视觉中单目和双目摄像机的标定，本源码包内包含多个GUI源码，可以完成多个试验，如角点检测等

不用系统的拍摄界面  自己定义拍摄显示大小 可实时显示拍摄到的画面   保存文件

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