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RealtimeLineDectionDemoNew
- 实时之线检测程序，可对USB CMOS摄像头图像处理
cvOnMFC
- OpenCV和MFC结合多线程工作，显示摄像头捕获的视频。-OpenCV and MFC work combined with multi-threading, showing a video camera to capture.
FaceRecog_src100902
- 基于OpenCV的人脸识别演示程序。目前实现了Gabor+Fisherface算法，还有几何和光照归一化。 -->请到 http://code.google.com/p/facerecog/ 下载最新版本。<-- 功能：对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库中找到最匹配的人脸并显示。 在VS 2008 SP1上编写，使用了OpenCV 2.0和MFC，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理分为了C
MFC_Thread
- opencv与MFC 结合控制，采用线程方式控制摄像头，有效的节省了系统资源-opencv combination of control with MFC, using threads in control of the camera, saving the system resources effectively
CameraUSB
- 视频抓取 图像处理 摄像头视频加蓝线-vedio scaptur
vc4000New
- VC4000在WIN7上多个摄像头是无法正常识别的。故经过我的改正，采用多线程，现可正常访问每个摄像头，特分享与此-VC4000 in WIN7 on multiple cameras can not be recognized properly. Therefore, after corrections, multi-threaded, can now normal access to each camera special to share with this
7620
- 摄像头采集程序 基于xs128 基于飞思卡尔智能车 双线采集-Camera acquisition program is based on two-wire acquisition based on Freescale smart car xs128
XS128
- 飞思卡尔智能车竞赛摄像头双线处理源程序滤波、提取黑线、起跑线识别。-Dual camera source
20140319
- 网上现有的通过opencv2实现显示摄像头视频代码都是控制台程序。借助网上一个多线程实例实现在MFC对话框上通过OpenCV2直接显示摄像头视频，希望您有帮助。 VS2008+OpenCV2.4.4 执行界面： -Opencv2 achieved through existing online display camera video code is a console program. With online examples implemented in a multithreaded MF
Three-Camera_530-1
- 基于是vs2010+opencv 2.4.9写的读取多个摄像头的程序。线程读取多个摄像头，并保存图片到本地(Based on vs2010+opencv 2.4.9 written to read more than one camera program. Threads read multiple cameras and save pictures to local)
keyboard
- 基于OpenCV的投影键盘，使用摄像头加高透片、红外一字线激光器。(Laser keyboard based on image processing.)
cameraCV
- （只能烧录进ARM开发板运行，谨慎下载） 调用开发板摄像头，对图像进行处理，识别停车位，辅助倒车。 各类图像处理参数可调((can only be burned into the ARM development board, carefully downloaded) The image is processed, the parking space is identified, and the reversing is assisted.)
Facial-Recognition-Door-develop
- 将您自己或朋友放在网络摄像机前面，然后按下“捕获ID照片”按钮。你应该看到你的新拍摄的自拍. 如果您对照片满意，请输入照片中的人物名称，然后按确认。如果没有，只要按取消，然后拍另一张照片。 按确认后，您将被发送回主页面，但您现在将在“白名单访问者”部分下看到一位用户： 点击页面左上角那个用户的图片，导航到用户的个人资料页面： 在此页面上，您可以使用加号图标来添加更多照片。这将改善面部识别门的整体准确性。您也可以按下垃圾箱图标以删除此用户。完成后，按主页图标。 你现在