opencv提取关键帧，关键帧分水岭和阈值分割

主要是matlab基于SIFT/SURF特征匹配和图像融合的图像拼接代码，也有少量的opencv c++的例子

利用opencv2.4.11+VS2013实现HOG特征提取，并实现特征的可视化

通过该函数可以将源图像精确转换成目标图像的尺寸，其中参数interpolation控制源图像如何向目标图像进行映射。

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。

该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题

方框滤波封装于opencv的boxFilter()函数中，函数使用方框滤波器来模糊一张图片，从src输入，dst输出。

背景差分提取前景，camshift跟踪，解决了传统的 CamShift 目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域的问题,边检侧边跟踪，效果较好

对图像进行HSV特征提取，并用SVM进行训练，实现火灾检测。提取大量火灾图片和非火灾图片的hsv颜色特征，在此基础上，使用SVM支持向量机进行训练模型，之后对新的图片进行分类，火灾或者非火灾

在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。

基于opencv的相位相关法，实现将图像从空域转换到频域，计算图像间平移参数，进而用于图像间配准，效果不错