标题中的"find_obj_calonder.rar_OpenCV_Visual_C++_"暗示了这是一个使用OpenCV库在Visual C++环境中实现的物体检测程序。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。Visual C++是Microsoft开发的集成开发环境，用于编写C++代码，尤其是Windows平台的应用程序。
描述提到"C++ code find objects trying opencv"，这表明项目的核心功能是利用OpenCV进行物体检测。物体检测是计算机视觉领域的一个关键任务，它涉及识别和定位图像或视频流中的特定对象。
在OpenCV中，物体检测可以有多种方法，如Haar级联分类器、Local Binary Patterns (LBP)、Histogram of Oriented Gradients (HOG)以及现代的深度学习方法，如YOLO (You Only Look Once) 和SSD (Single Shot MultiBox Detector)。考虑到文件名"find_obj_calonder.cpp"，可能这里采用的是Calonder的快速特征检测算法，这是OpenCV中的一种特征描述符，常用于场景理解、3D重建和物体识别等任务。
Calonder特征，也称为BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features），是一种快速且计算效率高的特征描述符。它通过随机选择像素对并比较它们的强度来生成二进制向量，这些向量可以用于图像匹配和物体识别。BRIEF的改进版还包括ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）和BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints），它们在保持速度的同时增强了旋转不变性和描述符的唯一性。
在实际应用中，物体检测通常包括以下步骤：
1. 图像预处理：增强图像质量，去除噪声，可能包括灰度化、直方图均衡化、高斯滤波等。
2. 特征检测：寻找图像中的关键点，如角点或边缘。
3. 特征描述：为关键点生成描述符，如Calonder的BRIEF。
4. 特征匹配：将当前图像的关键点描述符与已知物体模板的关键点描述符进行比较，找出最佳匹配。
5. 定位和识别：根据匹配结果确定物体的位置和姿态。
在Visual C++环境中，开发者会使用OpenCV的C++接口来实现这些步骤，同时利用Visual Studio的调试工具进行代码调试和性能优化。
这个项目涉及到的主要知识点包括：
- OpenCV库的使用
- Visual C++编程环境
- 物体检测的基本原理
- Calonder特征检测算法（BRIEF、ORB、BRISK）
- 图像预处理技术
- 关键点检测和描述符匹配
- 物体定位与识别
开发者可能还需要了解如何将OpenCV库集成到Visual Studio项目中，以及如何处理C++和OpenCV的内存管理，例如使用智能指针来防止内存泄漏。同时，熟悉OpenCV的数据结构，如cv::Mat，以及图像处理函数，如filter2D和warpPerspective，也是必不可少的。
