opencv2.4.9下sift、surf特征匹配的程序

图像开运算代码实例，可以直接运行，只需修改路径(Examples of image open operation code)

张正友标定程序，几乎每行都有注释。并配有棋盘图，以及个人重新拍摄的彩色标定图(Zhang Zhengyou calibration procedures, almost every line has a comment. And with a checkerboard map, as well as individuals to re-shoot a color calibration diagram)

两种方法实现在自定义控件或者窗体中显示mat类型图像，第一种方法代码是从opencv2源码中抠出来的，第二种方法运用了ATL库，但是只能显示三通道图像。

说明：  使用Python-OpenCV实现的MSRCR算法，可以用于水下图像的复原(An algorithm base on Python-OpenCV. Using MSRCR measure which can be used for underwater image restoration.)

基于opencv单目机标定的源代码，包含标定的图片，程序注释详细，很适合初学者。(Based on opencv monocular machine calibration source code, including the picture of the calibration, application notes in detail, very suitable for beginners. )

一个基于VC和OPENCV相结合的视频去抖动的程序(A procedure based on a combination of VC and OPENCV video to jitter)

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

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。

说明：  opencv障碍物识别，通过读入摄像头图像或者视频，辨别障碍物，并生成逻辑图像mat。(opencv obstacle identified by reading the camera images or videos, to identify obstacles and image generation logic mat.)

OpenCV实现的图像增强算法,通过直方图变换增强了图像对比度，实现了单通道图像增强