资源列表
OPenGL
- OPENGl的学习用例，结合MFC的知识，搭建OPENGL环境-OPENGl learning use cases, combined with knowledge of MFC, set OPENGL environment
图像处理相关
- 能实现车道线的检测，并且还有一些关于数字图像处理的英文资料(It can detect lane lines, and there are some English information about digital image processing.)
NETSDK(20170706)
- 1.支持win64位下云登录功能。 2.设置码流V2接口的回调函数参数修改。 3.消息回调函数接口参数的修改。 4.优化接收和处理缓存，解决接收高分辨率图片数据问题。 5.增加智能编码，智能回放等功能接口。 6.增加车牌识别，人脸识别及其报警配置，模糊检测功能。(此为定制功能) 7.增加抓图接口中图片类型选择功能。 8.增加获取录像日历功能接口。(1. support the win64 bit cloud login function. 2. to modify the
PlateIdentify
- 车牌识别，主要通过对车拍照片进行二值化、灰度处理、车牌定位、字符分割、字符识别-License plate recognition, primarily through the car pictures binarized gradation processing, license plate location, character segmentation, character recognition
LearningOpenCV_Code
- 本程序为外国名著《学习opencv》源代码，本书配套的源代码友丰富的注释，能方便广大初学者学习opencv。-This program is a foreign masterpiece learning opencv source code, the book supporting the source code rich friends notes, to facilitate the majority of beginners to learn opencv.
人脸识别
- 使用OPENCV库提供的接口，实现人脸的识别功能。 在一个人脸识别系统中，应用多种预处理技术对将要识别的图片进行标准化处理是极其重要的。多数人脸识别算法对光照条件十分敏感，所以假如在暗室训练，在明亮的房间就可能不会被识别出来等等。比如脸部也应当在图片的一个十分固定的位置（比如眼睛位置为相同的像素坐标），固定的大小，旋转角度，头发和装饰，表情（笑，怒等），光照方向（向左或向上等），这就是在进行人脸识别前，使用好的图片预处理过滤器十分重要的原因。你还应该做一些其它事情，比如去除脸部周围的多余像素（
Canon SDKV321
- 官方自带的SDK例子，包含VB，VC,C#，无操作说明文档！(An official SDK example)
BingObjectnessCVPR14
- 检测行人目标，利用特征算子sift和svm分类器构建(visual sitf detect)
Globle-optimization
- 相机标定过程中，对初始得到的内外参数的进行整体优化，从而得到最佳内外参数的程序-Camera calibration process, the overall optimization of the initial parameters obtained inside and outside, resulting in the program inside and outside the parameters of the best
CLM_PR
- 对图像进行建模，利用有效的码书更少模型，很好的算法。-Towards Effective Codebookless Model for Image
StitcHD-master
- 主要算法为美国NASA的实时视频拼接算法-nasa video stitch
moveshadow
- 去阴影算法，四种方法，非常好，可以直接运行-To shadow algorithm, four kinds of methods, is very good, can be directly run