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楷书蘭亭序陋室銘赤壁賦 阅读全文
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在用opencv编程时，经常需要可视化地查看某个矩阵在运算过程中的状态如何，而opencv中的imshow函数只能以灰度显示单通道uchar或float类型的图像，其可视化效果不尽人意，为此，我写了一个矩阵可视化工具包，其中包含了一个类似于matlab中的imagesc的函数，能够以不同的颜色显示矩阵中不同大小的值，这个函数在查看矩阵时非常方便，这里贡大家参考。VisualizationTool.hView Code //http://www.cnblogs.com/easymind223#pragma once#ifndef _VISUALIZATION_TOOL_H_#define _VI 阅读全文
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一个网友收集的运动目标检测，阴影检测的标准测试视频http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/6363390很权威的change detection检测视频集，里面有将近20种主流算法在这个测试集上的运行结果和ROC,PRA曲线http://changedetection.net/VIVID Tracking Evaluation Web Sitehttp://vision.cse.psu.edu/data/vividEval/datasets/datasets.htmlcvpapers的数据集，包括人脸检测，人脸识别，猫脸检测，行人检测，显著 阅读全文
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近几个月我在一家公司的研发部做模式识别实习生，学习了很多OCR相关的知识和技术，在此谢谢陆老师，孙老师以及其它各位老师的指导，我很喜欢这里，你们让我收获了很多 OCR(OpticalCharacterRecognition)光学字符识别是一种获取图像中的字符信息的处理技术，用通俗一点的话说，就是把带有文字信息的图像数据变成文本数据的一种技术。在我们的生活中很多地方都有它的身影，如高速路上的电子眼（车牌识别），有道词典（图像单词识别）等等。 OCR的识别过程大致有以下几个步骤：字符检测，去噪，倾斜校正，版面分析，文字切割，字符识别，修正，后处理等。Strokefilter正是一种用于OC... 阅读全文
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在我以前的这篇文章中，曾经介绍过Mandelbrot集，并给出了c++的实现方法。当时的我编程水平有限，用了很多笨办法，最终的效果图也不是很美观。主要问题有两个：第一，我以前的着色方法是把每个坐标点的模值映射到一个RGB值，然后画出来。这样做带来了一个很大的问题，那就是分形图案的发散速度是非常快的， 阅读全文
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这是我多年收藏的玩具们，你能找到埃舍尔多面体吗 阅读全文
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各种目标检测方法介绍（懒人可以直接略过） 目标检测是一个老话题了，在很多算法当中都有它的身影。目标检测要做的就两件事：检测当前图片中有没有目标？如果有的话，在哪？按照先验知识和背景运动来划分的话，目标检测方法大概可以分为两大类： 第一，已知目标的先验知识。在这种情况下检测目标有两类方法，第一类方... 阅读全文
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相信大家都看过不少街头的3D立体图，它的视觉冲击非常震撼，让人赞不决口。3D立体图的原理很简单，但是画起来却不容易，尤其是画曲线。既然画圆太难，就先从画方开始练习，今天我尝试了一下画埃舍尔多面体，修改了很多次，总算有那么一点3D的意思~这个是俯视图，画图的要领是Y轴等比缩放，X轴单点透视 阅读全文
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这个项目大概是在2年前了，因为要用嵌入式编程，所以无法用opencv的库函数，一切算法纯靠手写（是不是很坑爹？），其中一部分程序需要计算Haar特征，于是就有了下面的故事： 在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内 阅读全文
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聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，余弦距离等）来估计样本所属类别。从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先把所有样本视为一类，然后不断从这个大类中分离出小类，直到不能再分为止；后者则相反，首先所有样本自成一类，然后不断两两合并，直到最终形成几个大类。 常用的聚类方法主要有以下四种： //照搬的wiki，比较懒...Connectivity based clustering ... 阅读全文