sift图像特征提取

通过opencv进行码本背景模型，进而对视频运动目标进行检测

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。

基于Opencv的摄像机标定程序的实现，每行代码几乎都有注释，亲测能够运行，准确的标定出摄像机内外参数。

  SURF角点检测算法是对SIFT的一种改进，主要体现在速度上，效率更高。它和SIFT的主要区别是图像多尺度空间的构建方法不同。在计算视觉领域，尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔，向下降采样一般用高斯金字塔。其中，输入图像函数反复与高斯函数的核卷积并反复对其进行二次抽样，这种方法主要用于SIFT算法的实现，但每层图像依赖于原图像（当前尺度可能和原图象尺度相差很大，这时候再那原图像卷积确实有点二了），并且图像需要重设尺寸，因此，这种计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作，卷积只和前一幅图像有关，其降采样的方法是申请增加图像核的尺寸，这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法允许尺度空间多层图像同时被处理，不需对图像进行二次抽样，从而提高算法性能。

基于KINECT2.0 与OPENCV的手势识别，可以有效的识别出简单的手势,实验的环境为KINECT2.0 +vs2013+Opencv2.4.9,有需要的同学可以自行下载修改，里面有详细的注释与实验的结果图。

卡尔曼滤波和高斯结合的车辆跟踪（opencv效果非常好）

可运行，虽是源码，但是非常便于学习。

大家好好利用，共同学习，里面的代码是在vs2013+opencv3.2环境下调试成功的，其他的版本也能用，只要版本别太低，运行的时候记得加载初始yml文件，这是很关键的一步，当然也可以用自己的摄像头进行测试，若有问题可以给我发邮件

 Given a list of chessboard images, the number of corners (nx, ny)  on the chessboards, and a flag: useCalibrated for     calibrated (0) or    uncalibrated       (1: use cvStereoCalibrate(), 2: compute fundamental          matrix separately) stereo.   Calibrate the cameras and display the  rectified results along with the computed disparity images.    Usage:  ./stereo_calib -w board_width -h board_height [-nr /*dot not view results*/]

可以直接运行的源代码！！主要是图像滤波代码，本人直接运行成功的代码！