基于opencv的目标检测与跟踪

数字图像处理中对图像进行压缩，保存，显示等一系列操作，源码已经可以运行，具体的例子直接下载MATLAB环境中运行即可得到相应的结果。

利用opencv和VC环境  对图像进行各种处理  包括预处理和分割等，编写一个MFC程序框架

近年来，加速增长的数字媒体收藏集和特别是静止图像集合，这两个专有和在网络上，建立了需要为发展的人类-为中心的高效的访问和检索的视觉信息的工具。需要管理这些图像和目标图像响应用户查询 h 的定位成为一个重要的问题。图像分类是有效地处理海量图像数据库的重要一步，使高效的检索算法的实现。图像分类是指的一种数字图像分为不同的类别，在特定的数据集，基于属性值内的分组。这样做的目的是为了替换图像数据的可视化分析与定量技术。本项目提出了图像分类技术的基础使用离散余弦变换、 沃尔什变换的变换后图像的特征向量。特征向量的各种大小是 8 × 8、 16 X 16、 32 X 32、 64 × 64 和 128 × 128 等生成的。所提出的算法被过的数据库1000 幅图像传播超过 10 个不同的类。欧氏距离作为相似性度量。设置一个门限值来确定查询图像属于哪一类的。

上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标，并将其旋转到一条垂直线上，旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小，而且算法简单，计算量小，比较实用。

由于对运动目标检测与提取的精度要求越来越高,在运动检测中排除阴影的干扰也就越来越受到重视。当前采用的运动检测算法通常在提取运动目标 的同时也将运动阴影提取出来,这会导致在分割和提取运动目标时产生严重的影响。阴影消除算法，matlab版本，其中阴影消除的阈值和数学形态学模板的大小需要根据具体的视频图像调整到合适的值。

资源描述这个程序是在vs2008和opencv中开发的，它能实现手势对ppt的控制，方便我们在平时工作或学习时用鼠标带来的麻烦，希望能帮到大家

分布式视频编码系统中的编码器，C++语言实现，经测试可以使用。分布式视频译码器与传统视频编码不同的地方是它在编码端实现低复杂度而在解码端高复杂度，这使得分布式视频编码系统有非常广大的应用前景。

本文主要讲一些opencv 2.0版本后出现的Mat矩形类，主要是参考opencv自带doc文件夹下的tutiol教材。通过这次实验觉得用Mat的话下面几点需要特别注意（在代码中可以体现出来）：1. 利用create函数重新改变Mat数据在内存中的布局。 2. 注意多通道数据在Mat中其实也是占一个元素的位置的。 3. 学会多维Mat的创建方法。4. 当Mat矩阵比较小时，学会直接赋值的方法，即用Mat_。5. 掌握Mat矩阵内容输出到终端时的几种常见格式。6. 注意如果vector是单独一维的话需要转换成Mat才能输出，多维的可以直接输出，例如vector里面存放的是点的话。

提供Harris、和Harrislaplace角点检测matlab源程序，以及若干张用于实验的图片，可运行！

应用背景可用于两张图片的对比。判断是否相同或不同。关键技术 扫描整个图片，从而获得每个像素点的值，进而进行比较