上一个教程中，我们谈到了关于图像二值化的两种方法，一种是固定阈值法，另一种是自适应阈值法，总的来说，自适应阈值法在某些方面要由于固定阈值法，但还没完，这次我们将隆重介绍我们的重量级选手，也就是OTSU算法（又称为大津算法和最大类间方差法）。 最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种 ...

我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述 ...

我们在前两次教程中概述了OpenCV对于图像的滤波，通常对于一个实战项目而言，滤波之后的下一步操作就是图像的形态学处理了，从本次教程开始，我们正式步入了OpenCV图像形态学处理的部分。 形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理 ...

之前介绍的两种算法对于视频中的跟踪而言仍然有一定的局限性。这次我们来讨论一种光流估计的方法用于进行目标跟踪。 光流是物体或者摄像头的运动导致的两个连续帧之间的图像对象的视觉运动的模式。它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动，如图： 它显示了一个球在5个连续帧里 ...

我们在之前讨论OpenCV的轮廓以及直方图时已经接触过类似的匹配，事实上，它们原理基本上差不多，都是用一幅模板图像和原图进行匹配，从而找到原图中相应的地方，作为OpenCV中的一种最基本的目标识别的方法，模板匹配有其一定的作用，今天我们来具体的进行讨论。 模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找 ...

从本次教程开始，我们进入新的篇章，之前一直在讨论OpenCV的特征部分，这次我们来讨论OpenCV中的背景分离，又称背景减法模型。 背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。 顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行 ...

之前我们讨论过LK算法，其本质来讲属于稀疏光流算法，我们在OpenCV中所用的函数为：calcOpticalFlowPyrLK。这次来介绍一种稠密光流算法（即图像上所有像素点的光流都计算出来），它由Gunnar Farneback 所提出。 光流是由物体或相机的运动引起的图像对象在两个连续帧之间 ...

https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html ...