屏幕画笔

双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。main.m  ：  程序入口函数bfilter2.m ：滤波函数bfltColor.m ： 当输入图像是彩色图像时的滤波函数bfltGray.m ： 当输入图像是灰度图像时的滤波函数双边滤波器原理.doc ：  解释滤波器的原理效果图.jpg  ：  程序运行的效果

Bag of features（Bof）一种是用于图像和视频检索的算法，此算法的神奇之处，就在于对于不同角度，光照的图像，基本都能在图像库中正确检索。

这是一个简单的案例，利用OpenCV中的CvCapture类型来通过电脑的摄像头获取到实时的图像，使得运行的效果像是视频一样。

基于opencv的人脸检测 QT实现 首先需要在windows环境下建立opencv开发环境 在qt里边配置好opencv环境 在linux平台只需要移植过去就可用

DIB设备无关位图文件，这是一种文件格式，是为了保证由某个应用程序创建的位图图形可以被其它应用程序装载或显示。 DIB的与设备无关性主要体现在以下两个方面：DIB的颜色模式与设备无关。例如，一个256色的DIB即可以在真彩色显示模式下使用，也可以在16色模式下使用。256色以下（包括256色）的DIB拥有自己的颜色表，像素的颜色独立于系统调色板。由于DIB不依赖于具体设备，因此可以用来永久性地保存图象。DIB一般是以*.BMP文件的形式保存在磁盘中的，有时也会保存在*.DIB文件中。运行在不同输出设备下的应用程序可以通过DIB来交换图象。

利用小波双线性超分辨率重建算法得到的重建图像会出现低、高频系数不匹配的现象，从而使得到的高分辨率图像灰度偏移。本文对该方法进行了改进，并引入局部适应插值得到更为理想的重建算法。即小波与局部适应插值结合算法。

小波处理，滤波，复原，融合等VC源代码，已生成MFC界面，效果不错，欢迎下载、交流。

应用仿生模式识别对目标的覆盖，实现对目标的跟踪，在图像帧内实现全局搜索，得到目标的中心和尺寸范围。

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

里面两个函数，一个是图像下采样的函数，另一个是负责调用，以及采样后还原到原图进行误差评测的函数。调用后者即可。