SIFT特征提取算法

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

转自github上经典的小波变换检测模糊图像方法

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论

这是一个自己编写的程序，主要功能是在C++语言下，利用专业图像处理库opencv读取视频文件或摄像头文件，并且可以控制文件的播放，如每秒钟播放多少帧。这个程序不难，但是对于opencv的初学者来说还是有很大帮助的，通过这个程序，学习者可以获得三点知识：1.读取视频文件；2.控制视频的播放；3视频文件读取异常的处理方法。

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的相位相关法，实现将图像从空域转换到频域，计算图像间平移参数，进而用于图像间配准，效果不错

通过摄像头获取视频数据并标识出人脸；可以验证测试

光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！光流实现多目标跟踪，就这么简单！

基于opencv的张正友相机标定,平台是VS2012，能求出旋转向量与平移向量以及误差值。畸变校正部分还没有实现

这是elm极限学习机的c++版本，与官网提供的c++版本不同，是完全基于c++版本的一套代码，不需要和matlab混编，相关的学习资料可参考官网或者csdn上部分博客的内容，相对简单