是这篇博客中的项目，http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493?reload 他的是基于QT的项目，我转成了VC9的，可以使用opencv2.3和opencv2.4，其他版本没测试过，项目中已经有了opencv的配置文件，把OpenCv2.4.3 放入到D盘，将配置文件放到OpenCv的目录下即可，当然也可以自己配置。

基于opencv的图像识别,识别图像中的色块,可以识别红色,绿色,蓝色的颜色区域,并二值化,学习opencv的基本代码

基于OpenCV的焊缝图像边缘检测方法

这个是用mfc写的界面，OpenCV做的图像视频处理，包括鱼眼镜头的标定，畸变的视频矫正和行人检测，也可以独立的播放视频，

此资源提供了如何利用opencv进行低照度图像增强的详细解答

基于OpenCV的 桌面手机的尺寸测量（cpp_opencv4_1_1.rar） 在工业领域，物体的尺寸识别一直是一个需要耗费大量的人力和无力的事情。本文针对该问题，在前期对图像进行预处理，以减少噪声，改善图像的质量，使之更适合机器的处理，利用灰度化、二值化、高斯滤波、Canny算子检测边缘以及膨胀腐蚀对不连续线段进行连接；再对处理后的图像进行直线的标定及交点的确定，以对其进行倾斜矫正，并利用四个点之间的关系，求取校正后的图像的位置，以实现对部分图像的透视矫正；使之在之后的目标识别测量中的结构更精确，在实现测量便捷的同时，也提高了检测的效率。 实验针对10组数据，进行了检测，其中有10%能够实现透视矫正，有20%能够实现倾斜校正，有80%能够粗略的测量手机的尺寸。实验结果表明，本文的预处理及所运用的识别方法行之有效，较传统方法相比，有参考物体的比照，使之计算量大大减少，能够快速便捷有效地检测手机的尺寸。

基于opencv和zed的测距程序，主要通过获取点云图，鼠标选择对象，获得距离

本程序是基于opencv下的烟雾检测程序，程序简单并附有测试视频

基于OpenCV的行人检测系统的实现 OpenCV在图像处理中的应用

本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤。为了测试这种方法，我们使用了我们制作的RTK数据集。 路面分类 该数据集[1]包含用低成本相机拍摄的图像，以及新兴国家常见的场景，其中包含未铺砌的道路和坑洼。路面类型是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息。除了乘客舒适度和车辆维护以外，它还涉及每个人的安全。我们可以通过[2]中的简单卷积神经网络（CNN）结构来实现。 在这种方法中，我们对表面类型分类任务使用特定的模型，我们将其定义为以下类别：沥青，已铺设（用于所有其他类型的路面）和未铺设。对于表面质量，我们使用其他三种不同的模型，每种类型的表面都使用一种。这四个模型都具有相同