使用方法： 1、将你要进行幂次变换的图片的复制到rawdata目录下 2、运行powerTransform.exe，滑动gamma滑动条，当合适时，随意按键，进行下一副图片处理 程序中gamma的值为窗口显示值的十分之一 3、程序会自动将处理后的图片保存到result目录下 更多问题请登录Google论坛：http://groups.google.com/group/pengjun85 下载地址：http://pengjun85.googlegroups.com/web/powerTranform.rar

基于opencv与C++代码的双摄像头的拼接技术，通过获取两个摄像头的图像，将拼接后的图片存放于文件夹中

Face Tracking Pan-Tilt Camera 目录 一. 概述 本项目为基于OpenCV-Python和STM32F103单片机的二自由度人脸跟踪舵机云台系统。 本系统的预期功能是实时检测摄像头中出现的人脸，并对其进行跟踪。要实现该功能，主要应解决如下问题： 图像采集 人脸检测 舵机控制 具体实现思路如下： 图像采集方面，使用普通的usb摄像头，这样可以直接得到数字图像无需进行数模转换，而且价格低廉，在不要求高精度的情况下比较适合。将usb摄像头直接通过usb数据线接到电脑，即可在PC端得到实时图像。 人脸检测方面，在PC端编写用于人脸检测的python程序。使用opencv库，首先对从摄像头得到的每一帧实时图像进行预处理，然后调用opencv自带的harr分类器检测人脸的位置。将检测到的人脸的中心点坐标用串口发送给STM32单片机即可。 舵机控制方面，使用STM32单片机，

本代码基于opencv相位相关法获取图像之间的重叠区域，对重叠区域利用渐入渐出法实现图像拼接。

自己编写camera，实现camera preview， take picture并保存照片。同时基于opencv 2.4.8库，对保存的照片实现边缘检测。建议用Opencv2.4.8的库，不保证在其他opencv版本上能正常运行。

引言 网上大部分文件的传输都是基于os库，将文件打开为字节而后逐字节发送的。 而我在实践过程中尝试了一种新的方式，效果尚可。特意拿来分享。 实现原理 客户端将图像打开为矩阵并转化为一维，而后将这个一维数字转化为字节数组。第一帧发送图像的形状，之后将这个字节数组分组发送出去，每次最多500字节，直到发送完毕后，发送一个end。服务器收到图像后，先将其存储到一个一维数组里，全部接收完毕后，在按所给形状重新reshape。 传图像代码 客户端 import time import cv2 import socket import numpy as ny s = socket.socket(socke

将视频内容切分成单独帧，保存至文件夹中，基于Opencv实现。

在视频跟踪中，有多种局部特征可以用来跟踪。我们可以想象，如果视频背景是一张白纸，此时我们很难在下一个视频帧中找到上个视频帧中的某一点。如果，此时的背景是一张有一个黑点的白纸，那么在下一个视频中，这个黑点很容易被找到。简而言之，角点就是这个黑点。当然在实际视频处理中，角点往往不是这么清晰的容易找到。一般来说，如果某个点在两个正交的方向上都有明显的导数，则认为该点是这张视频帧中独一无二的点，也即角点。 在OpenCV中，函数cvGoodFeaturesToTrack()采用了Shi和Tomasi提出的方法，先利用sobel算子计算二阶导数，再计算特征值，它返回满足易于跟踪的一系列角点。

实现视频的播放，也可以完成摄像头的显示.

基于OPENCV和MFC的图像处理程序，包括Canny边缘检测、尺寸任意大小缩放、任意角度旋转、傅里叶变换、小波变换等。