▍1. 网速问题，多上传了一遍，没有找到删除的功能，请取消这个，谢谢。
基于OpenCV的blob实现的多运动目标跟踪，该工程提供完整的实现代码，主要通过Blob实现多目标的跟踪检测。原理简单，实现效果有限，但适合视频跟踪初学者的学习使用，可以学习到跟踪领域基本的思路。
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▍2. 基于混合高斯模型(GMM)和CamShift算法的多目标检测与跟踪
基于混合高斯模型(GMM)和CamShift算法的多目标检测与跟踪，基于OpenCV实现的，压缩包里包括代码和测试数据，要运行需要自己配置头文件和依赖库的路径。可以用于车辆和行人的检测与跟踪，自动检测运动目标，适合初学者学习研究。
▍3. FCM算法代码
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。
▍4. opencv边缘检测简单例子
opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。
▍5. 绘制由摄像头采集视频的直方图
这是一个C/C++的程序，利用opencv库来绘制由摄像头采集视频的直方图，对于学习opencv的人有很大帮助，解压后可直接运行
▍6. 光流法
光流法是用于目标跟踪：对于一个连续的视频帧序列进行处理；针对每一个视频序列，利用一定 目标检测方法，检测可能出现的前景目标；如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；对之后的任意两个相邻视频而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；如此迭代进行，便可实现目标的跟踪。
▍7. retina特征点检测
这是一个C/C++的程序，利用opencv库实现retina特征点检测，对于学习opencv的人有很大帮助，解压后可直接运行
▍8. 微生物藻类鉴定和计数Demo
针对海洋藻类微生物的形状特征颜色，可以对其进行种类鉴定和数量统计，对研究海洋环境生态有重要的意义，无论是从研究的角度还是从软件的角度都可。
▍9. opencv边缘检测简单例子
opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。 注：需要先设置opencv的路径，已经测试通过。
▍10. camshift-meanshift全自动跟踪
背景差分提取前景，camshift跟踪，解决了传统的 CamShift 目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域的问题,边检侧边跟踪，效果较好
▍11. 前后背景分离
这是一个C/C++的程序，利用opencv库来实现前后背景分离，对于学习opencv的人有很大帮助，解压后可直接运行
▍12. OTSU3阈值算法
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。
▍13. opencv的光流行写算法，c/C++
本资源为基于opencv实现的光流行学算法。能够比较有效的处理运动物体的检测，清晰整个视频的画面。代码已经是比较完整了，只要能够正确安装，配置好平台，都可以直接很好的使用。不管怎么说，光流行学代码实现的功能至少在社会安全，治理上面非常有效。
▍14. 运动目标检测
可以简单的实现运动目标检测,帧差法[18]又叫时间差分法，它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对应的像素点的灰度值进行比较，然后找到差异，进而检测出运动目标,在视频序列图像中，相邻的图像之间具有连续性，当视频图像中有运动目标时，由于运动目标的运动，相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大，相反，当视频图像中没有运动目标时，相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小，帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的，它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算，然后做二值化处理，从而检测出运动目标。
▍15. 利用 AAM和POSIT算法 实现的 3D头部姿势识别
使用 opencv 利用AAM和POSIT算法实现的 3D头部姿势识别 很有用的学习OPENCV的材料
▍16. 利用opencv和opengl进行开闭运算
利用vs2008在mfc框架下开发的可执行的图像处理案例程序，可以实现图像的开闭运算以及交互式操作，根据自己的要求还可以对图像进行扫描填充
▍17. 基于opencv的比较粗糙的手势识别代码分享
适用于visual studio平台的c++代码，是基于opencv计算机视觉库的基础手势识别程序。新建工程后，将程序文件test_2.cpp放到工程下，在visual studio上打开文件后，点击运行即可。通过摄像头捕捉手势，计算手势中的手指个数并给出结果，基本能够实现功能。
▍18. 基于OpenCV的blob实现的多运动目标跟踪
基于OpenCV的blob实现的多运动目标跟踪，该工程提供完整的实现代码，主要通过Blob实现多目标的跟踪检测。原理简单，实现效果有限，但适合视频跟踪初学者的学习使用，可以学习到跟踪领域基本的思路。
▍19. 基于opencv提取图像对重叠区域
基于Opencv通过特征匹配实现图像重叠区域提取，可对结果进行裁剪缩放，保存为指定格式，其中特征提取与匹配、配准拼接、计算几何等代码可供学习参考；使用QT进行了GUI界面封装；Win32/Release目录下有编译好的EXE程序、附加DLL及测试数据；
▍20. 利用 Eigenface 或者Fisherface实现的 人脸识别
利用经典的 Eigenface 或者Fisherface实现的 人脸识别 需要opencv2.4.1 或者更新的版本，才可以编译或者运行 是学习opencv和 人脸识别很好程序
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