《OpenCL异构计算》讲解了OpenCL和如何为复杂的异构系统（多核处理器、GPU和APU）进行并行编程。OpenCL是为支持多平台设计的，受行业广泛支持，有助于帮助读者为异构环境编写高性能应用程序。, 本书由并行计算和OpenCL社区中的领头人所撰写，可帮助读者体验OpenCL从而了解大量基础的并行算法。书中探索了内存空间、优化技术、图形的互操作、性能扩展，调试和性能剖析等。, 本书读者对象为软件工程师、程序员、硬件工程师、高年级本科生/研究生，可供并行编程课程使用，包含有详细的案例，附有额外的网上练习和其他支持材料。, 本书特色, · 解释OpenCL并行编程的原理和策略，从理解四大抽象模型开始，一直介绍到测试和调试完整的应用, · 覆盖图像处理、Web插件、粒子模拟、视频编辑和性能优化等主题, · 展示OpenCL如何映射到目标体系结构，并解释一些映射到各种体系结构的折衷方案, · 提出一系列基础编程技术，并通过若干个实例和案例分析来展示针对不同硬件平台的OpenCL扩展, 本书配套网站提供本书相关信

这里是基于Opencv的SIFT和SURF特征进行目标跟踪的源代码，但是代码还有错误，找不到错误的来由

具体操作步骤如下： 1.输入带检索图像。 2.选择检索库路径。 3.选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征。 4.点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

这个代码是循线四旋翼的上位机部分，代码中包含了构成上位机的基本部分，以及用opencv进行图像处理的部分。

串口开发jar32和64位，java图形设计，opencv，使用方便

1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。

openCV3 计算机视觉，python+opencv监控视频流人脸识别检测追踪

此版本OpenCV适用于Python3.7，已经测试安装了，可放心使用

MeanShift算法实现代码，可以运行，里面还有测试的汽车视频

基于OpenCV Java的Android项目工具完整代码，请自行集成OpenCV Android SDK，然后把工具文件拖进去就可以测试使用。 参考了CSDN 用户：茶饮月 的“Java学习记录--OpenCV使用教程” 而完成。