摘要：http://blog.csdn.net/swj110119/article/details/51777422 一、学习心得： 学习图像处理的过程中，刚开始遇到图像梯度和一些算子的概念，这两者到底是什么关系，又有什么不同，一直困扰着我。后来在看到图像分割这一模块后才恍然大悟，其实图像的梯度可以用一阶
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posted @ 2017-08-06 16:15
随笔分类 - CV
Computer Vision
摘要：了凡春秋USTC 谱聚类 http://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=505 最近忙着写文章，好久不写博客了。最近看到一个聚类方法--谱聚类，号称现代聚类方法，看到它简洁的公式推导、实现代码，不禁要尝试一把。关于它的理论，google一搜有很多博客讲，这里就不赘述了，反正最
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posted @ 2016-09-28 17:29
摘要：Annie19921223的博客 [转载]用MATLAB做聚类分析 http://blog.sina.com.cn/s/blog_9f8cf10d0101f60p.html Free Mind 漫谈 Clustering 系列 http://blog.pluskid.org/?page_id=78
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posted @ 2016-09-28 17:24
摘要：多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&§ionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分
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posted @ 2016-09-28 16:55
摘要：http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新×
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posted @ 2016-09-28 16:24
摘要：（EM算法）The EM Algorithm http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html EM算法原理 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/817037
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posted @ 2014-10-05 00:22
摘要：首先，正确安装OpenCV，并且通过测试。我理解GPU的环境配置由3个主要步骤构成。1. 生成关联文件，即makefile或工程文件2. 编译生成与使用硬件相关的库文件，包括动态、静态库文件。3. 将生成的库文件加入到程序中，加入过程类似于OpenCV库的添加过程。详细操作参见：http://wen...
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posted @ 2014-08-20 11:01
摘要：聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类(序) 监督学习与无监督学习 聚类(1) 混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)
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posted @ 2014-06-15 16:03
摘要：http://blog.csdn.net/abcdef8c/article/details/6785866http://blog.csdn.net/godenlove007/article/details/8913007
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posted @ 2014-06-13 23:41
摘要：http://www.cs.ru.ac.za/research/g02m1682/http://grabcut.weebly.com/code.htmlhttp://www.cs.cmu.edu/~mohitg/segmentation.htmhttps://mywebspace.wisc.edu/pwang6/personal/http://hi.baidu.com/coolbox123/item/b40b46c0e466babf0c0a7b4chttp://blog.sina.com.cn/s/blog_40ec4cab0100p8qg.html
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posted @ 2013-10-15 11:16
摘要：李菲菲 bag of words http://blog.csdn.net/leeshuzhen/article/details/7674824 Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化 最初的Bag of words，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag of words model
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posted @ 2013-05-30 10:38
摘要：xlvector的专栏 运动物体检测——光流法（摄像机固定） http://blog.csdn.net/xlvector/article/details/589380 计算机视觉小菜鸟的专栏 光流法简单介绍 http://blog.csdn.net/carson2005/article/detail
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posted @ 2013-05-24 20:31
摘要：在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)。http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50％，而其它各占25％，三部分都是从样本中随机
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posted @ 2013-05-24 11:04
摘要：基于粒子滤波的物体跟踪：http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html粒子滤波概述：http://www.cnblogs.com/feisky/archive/2009/11/10/1600086.html粒子滤波跟踪方法：http://blog.renren.com/share/601050985/10678888095?from=0101010102&ref=minifeed&sfet=102&fin=4&ff_id=601050985
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posted @ 2013-05-20 19:53
摘要：直角坐标系的平移和旋转：http://www.oschina.net/question/565065_67286http://xinxing124.blog.163.com/blog/static/30170195201162815851981/点评：x, y轴虽然只是一种标号，但是x轴做纵轴，y轴做横轴，始终感觉别扭！坐标系转换：http://blog.sina.com.cn/s/blog_429a1dbf010009vg.htmlView Code % Matlab File: Tcoord.m% Transformation for different coordnate systems
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posted @ 2013-04-08 11:12
摘要：DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）的介绍：——讲的浅显易懂http://www.cnblogs.com/karying/archive/2011/03/12/2015373.htmlDynamic time warping 动态时间规整算法（DTW）：——附程序http://blog.csdn.net/luxiaoxun/article/details/7726413
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posted @ 2013-03-30 23:52
摘要：动态规划求有向无环图的单源最短路径——写的很好很详细，visual studio 2010能运行！http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2012/04/17/2453370.htmlhttp://blog.csdn.net/wangran51/article/details/7674832动态规划最短路径算法http://hi.baidu.com/coolboy_garey/item/9d1a78f15505b511cf9f32f6
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posted @ 2013-03-30 19:11
摘要：http://huanghs16.bokee.com/2019692.html求取向量A逆时针到向量B的夹角 算法思路：通过余弦定理求取向量夹角的cosa，然后判断夹角是否大于180，如果大于，则向量夹角为360-arccosa*180/Pi(单位为°)；否则夹角为arccosa*180/Pi。(Pi为常量3.14159265)。实验代码如下：1、先定义Point头文件（Point.h）# ifndef POINT_H_# define POINT_H_class Point{public: Point() { x=0.0; y=0.0; } Point(float inx,...
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posted @ 2013-03-16 18:36
摘要：点(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离公式：|Ax0+By0+C|/(A^2+B^2)^0.5夹角cos=(a|.*b|)/(|a||*|b||)=(a1b1+a2b2+a3b3)/((a1^2+a2^2+a3^2)^0.5*(b1^2+b2^2+b3^2)^0.5)判断点在直线的一侧方法1：http://zhidao.baidu.com/question/47341112.html已知P(0,0),Q(3,2)两点，试判断P,Q是否在直线2x+3y=4的同一侧。解：直线2x+3y=4即直线2x+3y-4=0把P、Q代入2x+3y-4得到2*0+3*0-4=-40，则点P在直线的右侧；
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posted @ 2012-04-14 23:27
摘要：http://www.cnblogs.com/tabatabaye/articles/891241.htmlhttp://www-2.cs.cmu.edu/~cil/v-groups.html
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posted @ 2011-11-14 14:54
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