opencv立体匹配

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，

对一段视频进行处理找出视频中的运动物体，通过轮廓识别将运动物体找出，同时计算质心将知心的变化逐个输出确定运动物体的质心位置变化。

反馈型神经元网络，添加了自适应算法，

图片转成视频，将图片归一化到相同大小，然后转换成视频流。

漫水填充算法的实现，例子比较详细，可供参考

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基于opencv2.4.10，运用vs2010进行代码编译，完成对摄像机的标定和对鱼眼镜头采集的视频进行图像校正。使用张正友标定法进行标定，随着视频播放能够对每一帧进行校正，效果比较好。 因为校正原因，图片会有部分边缘信息丢失。

OPENCV和C+的张正友标定方法，可直接使用。内有格网图

Ubuntu下使用qt5.7.1+opencv3.2.0实现简易的图像处理界面设计

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。