完成图像的剪切。旋转等功能。

图像LBP特征提取，适合初学者用来提取图像的local binary pattern特征，较详细的代码，可用于特征检测，目标识别，人脸识别等应用中

针对camshift跟踪容易丢失目标问题，加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置，跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法，后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代，之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围，这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像，可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级，可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法，对运动不敏感，所以不能进行两帧之间目标的关联分析（这一部分要我们自己做）。而这个算法之所以能够用来跟踪，我认识是算法的前提假设，相连帧间目标的运动是微小的，即运动是近似连续的，这样密度函数是连续的，就可以沿梯度方向寻找局部最优值，这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢，这是因为密度函数可能有多个峰，而梯度搜索很容易掉进局部最优值，而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取，即目标特征的表示方式，是一个很重要的部分。

通过读视频文件，通过高斯滤波平滑图像，用形态学滤波去噪，利用背景差分法即后一帧减去前一帧得到提取运动目标，通过二值化显示单通道图像，并不断更新背景

opencv初级教程由美国伊力诺理工学院计算机科学系Gady Adam编写， 给出了opencv的介绍，常用函数，编译命令，命名约定和例程， 适合初学者利用opencv做图像处理和视频处理。

此应用程序演示如何在ITU-656模式下从解码器ADV7183执行视频采集，将数据缓冲到SDRAM中。然后，缓冲的视频帧被发送到视频监视器。在此应用程序中，不需要任何处理

在这里，我将附上用于jpeg标准的使用dct技术的图像压缩的matlab代码…这是我的b tech项目标题。测量并比较了不同类型图像的压缩比、PSNR、MSE等参数；

学习opencv最好的中文版书籍及配套源码，让你学习能够事半功倍。

 非线性变换, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

这是工业上用的分拣系统，工件匹配的程序，基于opencv2.0写的，针对形状纹理不是特别复杂的工件，还不是特别完善，适合基础学习者。

Bresenham画线算图形学中最基础的知识了，可惜我并没有选修过图形学，所有还是有必要熟悉一下。上一篇用到的画线函数应该算是数值微分法，也是我最常用的一种方法，不过这种方法似乎并不是很好。这里的画线方法比上一种方法好。算法原理如下：过各行各列象素中心构造一组虚拟网格线。按直线从起点到终点的顺序计算直线与各垂直网格线的交点，然后确定该列象素中与此交点最近的象素。该算法的巧妙之处在于采用增量计算，使得对于每一列，只要检查一个误差项的符号，就可以确定该