VS2010+Opencv3.4.5环境搭建及图像处理实例源码

示例使用 delaunay OpenCV 和 QT 使用 c + + 代码

这是基于opencv的车道检测系统的代码实现，利用摄像头采集图像进行车道检测

根据kinect捕捉到的彩色图和深度图来将人和背景隔开；开发基于opencv和c++。代码使用vs2015开发opencv2.49 需要自己配置opencv

本代码是在VS2008，opencv2.3.1环境下实现的。运用了查找表的思想对算法进行了优化，是程序运行的更快。并且用直方图显示了图像像素的分布情况，而且在直方图中显示了图像的阈值点。

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

代码是在QT+OpenCV的环境下实现的，视频素材是一段车流视频，基本实现了目标的检测，以及目标的跟踪，跟踪是用画矩形框体现的。代码是自己在学习opencv的过程中写的，希望对大家有帮助。

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

Ubuntu下使用qt5.7.1+opencv3.2.0实现简易的图像处理界面设计

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。

本代码是对FCM模糊C聚类算法的实现，以实现对灰度图像的分割。利用opencv，VS2008编程实现。需要预先手动设置图像的长和宽、聚类中心的个数。可以得到较好的分割结果。