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main_rotate
- 基于OpenCV的图像空间变换：旋转，缩放，斜切 参考博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/76160-Image space transformation : rotation , scaling , affine
Qt_RobHess_Sift
- sift算法在cv领域的重要性不言而喻，该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下，以免忘记。本文比较早的一篇博文opencv源码解析之(3)：特征点检查前言1 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验，而这次主要是利用Rob Hess的sift源码来做实验，其实现在的opencv版本中带的sift算法也是Rob Hess的，只是稍微包装了下。 下面来做下试验,试验sift代码采用Rob Hess的代码，opencv目前版本中的sift
qt_open_surf
- 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。 该代码的作者给出的主函数实现了6中功能，包括静态图片特征点的检测，视频中特征点的检测，图片之间的匹配，视频与图片之间的匹配
OpenCV-2.0.0.tar
- OpenCV2.0的官方源码，可以用来交叉编译移植到arm平台。移植过程参见：http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/7894092，http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/7524698-OpenCV2.0 official source, can be used to cross-compile transplanted to arm platform. Porting p
HandSegment_OpenNI_OpenCV
- 手势识别非常重要的一个特点是要体验要好，即需要以用户为核心。而手势的定位一般在手势识别过程的前面，在上一篇博文Kinect+OpenNI学习笔记之8(Robert Walter手部提取代码的分析) 中已经介绍过怎样获取手势区域，且取得了不错的效果，但是那个手势部位的提取有一个大的缺点，即需要人站立起来，当站立起来后才能够分隔出手。而手势在人之间的交流时，并不一定要处于站立状态，所以这不是一个好的HCI。因此本文介绍的手势部位的提取并不需要人处于站立状态，同样取得了不错的效果。-A charact
videolabel
- 视频标注工具，具体可参见我的博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8778976-Tools for labeling video (coded with opencv 2.4). See my blog: http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8778976
Texture-Based-GOM
- 高斯背景建模的论文和配套源码，是外国人博客找到的，特收藏 -Gaussian background modeling papers and supporting source, a foreigner blog to find, especially Favorites
testVideoInput_2
- 对于videoInput这个库在高版本的opencv2.4.3的使用方法，在前面一篇博文《高版本Opencv内置的videoInput库的使用方法》已经介绍过。博文主要介绍了如何利用videoInput库打开多个摄像头-For videoInput use this library in a higher version of opencv2.4.3 in front of the blog post " How to Use a higher version Opencv built
1
- Harris角点检测原理及实现，程序不是我写的，csdn的crzy_sparrow写的，感兴趣可以看他的博客！-Harris corner detection principle and implementation, the program is not what I wrote, csdn of crzy_sparrow write, interested can look at his blog!
Iris-Segmentation
- 使用hough变换等实现瞳孔的检测，详细的介绍见博客http://blog.csdn.net/computerme/article/details/411217-Iris segmentation base on Hough transform and other technics.
sift
- sift图像特征提取 vs2010+opencv2.2 如果想搞清原理，请参照如下内容： http://blog.csdn.net/zddmail/article/details/7521424 -sift image feature extraction vs2010+ opencv2.2 If you want to find out the principles, please refer to the following: http://blog.csdn.net/z
main2
- 利用csdn上那篇博客的算法对人眼睛进行放大，利用opencv，visual C-Blog essay on the use of algorithms csdn amplify the human eye using opencv, visual C++
FaceRec
- IOS平台下，利用Opencv开源库实现了人脸的识别，国外博客上搜到的。-The IOS platform, the use of Opencv open-source library implementation of the human face recognition, foreign blog search.
a_two_phase
- 程序实现的两阶段的稀疏表示的代码，从一个博客上看的，代码很详细~~(Program implementation of the two phase of the sparse representation of the code, from a blog to see, the code is very detailed ~ ~!)