程序用MFC+openCV编写。可实现自动获得一个目标选择框并进行跟踪

用于三维或二维图像的配准，或三维人脸识别，迭代最近点的目的是求出一个刚体变换矩阵，将两幅图像用数据点表示，一幅图像乘以这样一个刚体变换矩阵就可变换到另一副图像上去

自己一边学一边编的，有放大缩小还原功能的图形界面的图片浏览器，适合初学者继续开发完善。

国外牛人多目标跟踪matlab代码,含测试数据,论文.包含背景建模,目标跟踪,轨迹关联,预测等

利用OpenCV中背景差分的函数，进行背景差分法构建，可以很好的进行运动目标检测。

此项目将通过做一些算法为例，用来填补洞、 侵蚀、 开放和关门的扩张，扩张的侵蚀和侵蚀的 DIALTION 解决形态的问题

应用背景在自动识别方面的研究主要集中在统计方法上。这已导致的规范和提取的统计特征，如运行长度分布，倾斜分布，熵，和边缘铰链分布。边铰分布特征优于所有其他统计功能。边铰分布是一种特征，其特征是一个书写方向的变化手写文本中的笔画。通过一个窗口，提取的边缘铰链分布滑动过的边缘检测到的二进制手写图像。每当窗口的中央像素是在，这2个边缘片段（即连接序列的像素）从这个中央像素出现被认为。测量和存储的方向作为对。联合概率分布是从一个大样本，这样对。关键技术我们改进了劳伦斯范德华maaten优秀的包装可在http://www.cs.unimaas.nl/l.vandermaaten/laurens_van_der_maaten/software.html笔迹鉴别。我们认为一个完整的二维概率分布，需要考虑的角度，对所有可能的组合，比原代码。代码已经使用我的笔迹数据库的测试，可以在HTTP：/ / www.iam。unibe。CH / ~ FKI / iamdb /。关键词：MATLAB源代码，识别，，作家，作家匹配，作者验证，在线作家识别，边铰链，手写，手写。

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

opencv用多种方法提取特征，分别有颜色提取即：颜色直方图提取；形状提取有Hough直线提取、Hough矩形提取以及边缘直方图提取

通过使用此代码，您可以生成自己的边缘检测不使用matlab工具箱。

图像处理，包括模糊，对比度，饱和度，旋转，翻转，锐化等等。