简易的qt+opencv3.2简易的图像处理界面（Ubuntu）

基于投影的二值图像感兴趣区域的识别标记

基于opencv实现surf算法对图像进行特征提取，并匹配，再利用ransac算法进行求精，最后实现图像拼接，效果不错

相位相关算法进行图像处理，利用其计算图像间平移转换关系，得到图像间位置参数，从而是实现图像配准，还是比较准确

#include "stdafx.h" #include "MFC_lessen1-4.h" #include "MFC_lessen1-4Dlg.h" #include "afxdialogex.h" #include #include #include #include #include   #include   #include   using namespace cv; using namespace std; #include #include #include using namespace std; using namespace cv; #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #endif // 用于应用程序“关于”菜单项的 CAboutDlg 对话框 class CAboutDlg : public CDialogEx { public: CAboutDlg(); // 对话框数据 enum { IDD = ID

利用vs2008在mfc框架下开发的可执行的图像处理案例程序，可以实现图像的开闭运算以及交互式操作，根据自己的要求还可以对图像进行扫描填充

基于opencv的行人检测，基于HSC特征，使用SVM进行训练分类器，目前只能对图片使用

用LBP方法提取取图像的纹理特征，同时在提取特征前进行直方图和滤波操作

UBUNTU下使用opencv 神经网络训练，识别物体，图像处理部分提取特征，加入inputs，训练完成后加入outputs，生成xml文件即为训练结果。

opencv显示一张图像 适合新手或者测试opencv环境配置的使用

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