背景差分法实现车辆目标检测

通过参数调整，可获取任意帧数的平均值

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。

opencv中MatIplImage等常见数据类型转换整理

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

"This library is useful for practitioners, and is an excellent tool for those entering the field: it is a set of computer vision algorithms that work as advertised."-William T. Freeman, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology

VS2010+Opencv3.4.5开发环境搭建，以及缺失的四个dll，从www.dll-files.com 下载缺失四个64位的dll，注意要64位的。Opencv3.4.5只有64位的，电脑需要64位系统，VS也需要64位的环境。该实例包含了图像腐蚀、图像膨胀、边缘图像等图像处理。

基于VC2010开发环境，使用OpenCV 2.4.10应用傅里叶算法，做水印加入处理，及相关的水印还原处理。 可以对png,jpg等不同图像格式的文件做暗水印加入及还原水印的功能。

基于Opencv的红外运动目标识别与跟踪，内附红外演示与源代码。对红外视频图像中运动目标的检测问题,提出了一种以OpenCV为平台,以背景差分法为基础的运动目标检测算法,在传统检测方法基础上进行了改进,使用该算法不需要进行背景初始化,能直接检测运动目标,并有效抑制了虚警。利用OpenCV提供的函数库在Visual Studio 2008平台上编程实现。实验结果表明,该方法具有目标跟踪快、检测概率高、实时性好等特点。

opencv提取关键帧，关键帧分水岭和阈值分割

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。