08 2014 档案

摘要:两个序列的N点循环卷积定义为10[()()]()(())NNNkhnxnhmxnm(0)nN从定义中可以看到,循环卷积和线性卷积的不同之处在于:两个N点序列的N点循环卷积的结果仍为N点序列,而它们的线性卷积的结果的长度为2N-1;循环卷积对序列的移位采取循环移位,而线性卷积对序列采取... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 23:04 midu 阅读(5296) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像,实现图像的滤波,其方法包含以下几种,均值滤波,中值滤波,最大最小值滤波,关于什么是卷积以及理解卷积在图像处理中作用参见这里–http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7038938均值滤波:均值滤波,是图像处理... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:59 midu 阅读(1103) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、题目:一维小波变换,可多次分解2、原理:卷积核变为Daubechies正交小波基h[]和g[]的交替形式。增加了多次分解的功能。3、代码:[cpp]view plaincopy#include#include#include#defineLENGTH4096//信号长度/************... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:45 midu 阅读(860) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-08-31 22:44 midu 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引用keendawn的高斯(核)函数简介1函数的基本概念所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:40 midu 阅读(1410) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/arau_sh/article/details/17370613 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:33 midu 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、题目:分割图像,提取信封上的邮编。2、算法原理:原创:梁毅军(西安交大图像所,liang.yijun@live.cn)(1) 线框提取:输入f(x,y)为彩色图像,输出g(x,y)为灰色图像。g(x,y) = T[f(x,y).R, f(x,y).B, f(x,y).R] T为变换函数T(R, ... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:31 midu 阅读(548) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:图形图像处理-之-高质量的快速的图像缩放 中篇 二次线性插值和三次卷积插值HouSisong@GMail.com 2006255.12.13(2009.03.07 可以到这里下载缩放算法的完整的可以编译的项目源代码:http://blog.csdn.net/housisong/archive/200... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:26 midu 阅读(432) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:作者:阮一峰几周前,我介绍了相似图片搜索。这是利用数学算法,进行高难度图像处理的一个例子。事实上,图像处理的数学算法,已经发展到令人叹为观止的地步。Scriptol列出了几种神奇的图像处理算法,让我们一起来看一下。一、像素图生成向量图的算法数字时代早期的图片,分辨率很低。尤其是一些电子游戏的图片,... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:24 midu 阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/arau_sh/article/details/8981626 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:22 midu 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/mantis_1984/article/details/9465909http://blog.csdn.net/arau_sh/article/details/6271298nal分析器 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:21 midu 阅读(689) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/arau_sh/article/details/6161770 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:20 midu 阅读(394) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/arau_sh/article/details/4853278 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:17 midu 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2011/11/10/2244664.html 要写好一个图像处理软件,仅靠自己看书是完全不够的,要多方面学习,借鉴前人的经验,要集思广益、多面出击。如今网络发达,图像学的资料其实也到处都是。只是往往个人能力或... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 22:16 midu 阅读(392) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用纹理滤波器进行分割就是利用图像中不同区域的纹理来对图像的区域进行划分。纹理是指一个物体上的颜色模式或者指物体表面的光滑程度。纹理描述图像中的区域特征,试图直观地定量描述诸如光滑、质地等参数。在遥感、医学图像处理和自动化侦查中,纹理分割图像有着很多的应用。利用纹理可以用来检测图像的边界,从而对图像... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:57 midu 阅读(638) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:进来需要用到此知识,突然发现记得很不牢固,温故而知新,先记录下,留待下次温故:原文地址:www.wzms.com/resource/downresource.asp?resourceid=8736极坐标变换公式极坐标系浙江省温州中学 孙军波教学目标:认识极坐标,能在极坐标中用极坐标刻画点的位置;体会... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:51 midu 阅读(3387) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:之前做幻觉脸的时候需要计算两幅人脸图像的近似度,想了好久没有想出来办法,也忘了在哪个论坛发了一封求助贴,n久之后没人回,一咬牙又凭着自己的想法解决了。虽然没人帮助解决,遇到同样苦难的童鞋们倒不少,现把我的解决方法置此,供需要的童鞋们参考: 两幅图像的近似度,说白了就是能够描述的图像的各种特征间的距离... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:50 midu 阅读(328) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:时间戳的简单同步算法,便于进一步理解音视频同步概念:博文来源:stone_kingnet的专栏在发送方:对于相同时刻的音频/视频帧,打上相同的时间戳(系统时间)接收方:保存两个队列,audio/video分别用来存放还未播放的音频和视频1。当每接收到音频帧的时候,遍历此时的video队列,将此音频帧... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:47 midu 阅读(797) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近在做基于Meanshift的人脸跟踪,效果一般。标准算法选择Hue分量作为特征,为了提高对背景的鲁棒性,有人提出了结合梯度、LBP等特征的多特征空间。但是直方图维数太少,而且丢失空间信息,使得特征分类价值退化严重。经测试,对于背景颜色与肤色类似(黄色)的情况,跟踪失效。因此看了看市面上的产品如何... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:44 midu 阅读(1659) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:QDF假设样本符合高斯分布,通过估计均值与协方差矩阵,训练分类器。但是由于特征维数较高,时空复杂度较高。(协方差矩阵的维数为 特征维数*特征维数)。而且协方差矩阵往往存在不满秩无法求逆的情况(样本数《特征维数)。MQDF主要有以下改进:1、在协方差矩阵的对角线上加一个小的常量,保证矩阵的满秩(非奇异... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:33 midu 阅读(1871) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:协方差的定义对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多,这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。记住,X、Y是一个列向量,它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:30 midu 阅读(1717) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述:均值:标准差:方差:均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例,[0, ... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:29 midu 阅读(7291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:方差:方差是变量与其平均值的平方和的算术平均值,例如: 有一组数据{4,5,6,7}, 平均值为:(4+5+6+7)/4=22/4=5.5 其方差为:[(4-5.5)2+(5-5.5)2+(6-5.5)2+(7-5.5)2]/4标准差:方差的开2次方 例如上面那组数据的标准差... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 12:24 midu 阅读(5389) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/linuxcumt/article/details/8580123http://www.open-open.com/doc/view/ed3926107f60425aad2659e4bd73ca07 阅读全文
posted @ 2014-08-31 01:57 midu 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/linuxcumt/article/details/8580112 阅读全文
posted @ 2014-08-31 01:56 midu 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:对于事件A和事件B同时出现的,一种信息论的描述方法就是互信息,计算方式如下其意义:由于事件A发生与事件B发生相关联而提供的信息量。在处理分类问题提取特征的时候就可以用互信息来衡量某个特征和特定类别的相关性,如果信息量越大,那么特征和这个类别的相关性越大。反之也是成立的。以搜狗实验室的语料为例。选取金... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 00:59 midu 阅读(971) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近一个哥们,是用牛顿迭代法求解一个四变量方程组的最优解问题,从网上找了代码去改进,但是总会有点不如意的地方,迭代的次数过多,但是却没有提高精度,真是令人揪心! 经分析,发现是这个方程组中存在很多局部的极值点,是用牛顿迭代法不能不免进入局部极值的问题,更程序的初始值有关! 发现自己好久没有是用Mat... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 00:56 midu 阅读(3236) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序。本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识,包括肤色检测等等。废话不多,先看一下基本的界面设计,以及主要功能:相信对于Qt有一些了解的人都不会对这个界面的设计感到陌生... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 00:53 midu 阅读(1376) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:using System;using System.Collections.Generic;using System.Windows.Forms;using System.Text;using System.Collections;using System.Drawing;using System.... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 00:51 midu 阅读(588) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基础中的基础局部变量与全局变量问题 (使用’ ::’)2.如何在另个文件中引用一个全局变量 (extern)3.全局变量可以定义被多个C文件包含,并且是static4.static全局变量就是静态全局变量,static限制了全局变量的作用域5.static函数在内存中只有一份,普通函数在每个被调用中... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 00:47 midu 阅读(245) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:个人接触机器视觉的时间不长,对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解,不知道对不对,如有错误,请各位大牛不吝指点。目标的检测大体框架:目标检测分为以下几个步骤:1、训练分类器所需训练样本的创建: 训练样本包括正样本和负样本;其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等),负样本指... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 00:39 midu 阅读(1222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://wenku.baidu.com/link?url=4RzdmvP9sdaaUbnVEW4OyBD-g67wIOiJjKFF3Le_bu7hIiBS7I6hMcDmCXrQwsHvrsPvR4666J1qF1ff5JVvd2xL8rzL9N81qvL-1dwkiim特别说明一下,根据那本... 阅读全文
posted @ 2014-08-31 00:00 midu 阅读(2482) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:特征向量的几何意义长时间以来一直不了解矩阵的特征值和特征向量到底有何意义(估计很多兄弟有同样感受)。知道它的数学公式,但却找不出它的几何含义,教科书里没有真正地把这一概念从各种角度实例化地进行讲解,只是一天到晚地列公式玩理论——有个屁用啊。根据特征向量数学公式定义,矩阵乘以一个向量的结果仍是同维数的... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 23:51 midu 阅读(2701) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:几种典型的仿射变换: public static AffineTransform getTranslateInstance(doubl仿射变换-例e tx, double ty) 平移变换,将每一点移动到(x+tx, y+ty),变换矩阵为: [ 1 0 tx ] [ 0 1 ty ] [... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 23:48 midu 阅读(906) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:戏说:卷积卷积 在图像中其实就是乘积 求和 替代 已达到 平滑或者过滤的效果参考公式xiaojiang同学,最近总是和卷积打交道,工作需要,每天都要碰到它好几次,不胜烦恼,因为在大学时候学信号与系统的时候就没学会,我于是心想一定要把卷积完全搞明白。正好同办公室的同学也问我什么是卷积,师姐昨天也告诉我... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 23:47 midu 阅读(284) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.向量的内积 即 向量的的数量积 定义:两个非零向量的夹角记为〈a,b〉,且〈a,b〉∈[0,π]。 定义:两个向量的数量积(内积、点积)是一个数量,记作a·b。若a、b不共线,则a·b=|a|·|b|·cos〈a,b〉;若a、b共线,则a·b=+-∣a∣∣b∣。 2.向量的外积 即 向量的向量积... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 23:45 midu 阅读(1789) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最小2乘法最小2乘法直线拟合在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm, ym);将这些数据描绘在x -y直角座标系中(如图1),若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。Y计= a0+ a1X ... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 23:44 midu 阅读(821) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一下有抄袭国外公开课嫌疑,我在网易公开课看过类似讲义曾经抛砖引玉议卷积。上文 《辐射、服碘、补盐、空袭和卷积》针对教学中难点,借用直观例子对卷积作了解释,初衷为抛砖引玉,结果是“抛斧引班”----抛出了斧头,引出了鲁班群体,好些朋友在科学博客上发了好博文,或观点高、或方法简,或分析深,或应用好;朋友... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 22:56 midu 阅读(1528) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:C语言控制程序:#include#define uchar unsigned char#define uint unsigned int//此变量用于记录小车目前所处的操作状态uint opchoice=0;//次变量用于控制小车速度的档位uint speed=2;//前进sbit KF=P3^0;... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 21:31 midu 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:头文件:/* * Copyright (c) 2008-2011 Zhang Ming (M. Zhang), zmjerry@163.com * * This program is free software; you can redistribute it and/or modify it * ... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 21:29 midu 阅读(1333) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1 读程序段,回答问题int main(int argc,char *argv[]){int c=9,d=0;c=c++%5;d=c;printf("d=%d\n",d);return 0;}a) 写出程序输出b) 在一个可移植的系统中这种表达式是否存在风险?why?#include "stdio.... 阅读全文
posted @ 2014-08-30 10:47 midu 阅读(440) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-08-29 18:27 midu 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.33iq.com/ 阅读全文
posted @ 2014-08-29 18:01 midu 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:(四)图像参数集语义pic_parameter_set_rbsp( ) {// pic_parameter_set_id 用以指定本参数集的序号,该序号在各片的片头被引用。pic_parameter_set_id// seq_parameter_set_id 指明本图像参数集所引用的序列参数集的序号... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 17:41 midu 阅读(839) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:解码器在解码时,首先逐个字节读取NAL的数据,统计NAL的长度,然后再开始解码。nal_unit(NumBytesInNALunit){/* NumBytesInNALunit为统计出来的数据长度 */forbidden_zero_bit//forbidden_zero_bit等于0表示网络传输没有... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 17:38 midu 阅读(738) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:live555的客服端流程:建立任务计划对象--建立环境对象--处理用户输入的参数(RTSP地址)--创建RTSPClient实例--发出DESCRIBE--发出SETUP--发出PLAY--进入Loop循环接收数据--发出TEARDOWN结束连接。可以抽成3个函数接口:rtspOpen rtspR... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 17:36 midu 阅读(786) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引用网友的问答:我找到0x000001NAL的开头了,请问如何确定slicehead的位置,继而得出slice_type呢?Nalunit后紧跟的就是slicehead吗?标准里的循环让人看得有点迷茫,求大神指导Q1024440466h264sliceheadslice_typeNAL1. s... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 17:25 midu 阅读(2630) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.61ic.com/code/forumdisplay.php?fid=470&filter=0&orderby=lastpost&ascdesc=DESC&page=283 阅读全文
posted @ 2014-08-29 16:55 midu 阅读(227) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:( School of Computer Science & Technology, Soochow University,SuZhou 215006;)Abstract:H.264 is the newest video coding standard, and it will be widely... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 16:52 midu 阅读(382) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1)我对Live555进行了一次封装,但是Live555 是单线程的,里面定义的全局变量太多,我封装好dll库后,在客户端调用,因为多个对话框中要使用码流,我就定义了多个对象从设备端接收码流,建立多个连接,但是当一路码流退出,然后在退出另外的一路码流时,库里面出现问题,原因是Live555 里面的全... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 16:51 midu 阅读(1053) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.61ic.com/code/viewthread.php?tid=36556&extra=page%3D1 阅读全文
posted @ 2014-08-29 16:43 midu 阅读(353) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.61ic.com/code/viewthread.php?tid=29410&extra=page%3D1 阅读全文
posted @ 2014-08-29 16:42 midu 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.61ic.com/code/viewthread.php?tid=49749&extra=page%3D1 阅读全文
posted @ 2014-08-29 16:35 midu 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文的部分内容参考来自DroidPhone的博客(http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/6271122),关于ALSA写得很不错的文章,只是少了实例。本文就是结合实例来分析ALSA音频驱动。开发环境:ubuntu10.04目标板:linux-... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 16:28 midu 阅读(1535) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-08-29 16:26 midu 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-08-29 16:15 midu 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-08-29 16:11 midu 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:补充笔记:关于VCL:VCL层是指视频编码层,VCL NAL 单元是指那些nal_unit_type 值等于 1 到 5(包括 1 和 5)的 NAL 单元,这些单元都包含了视频数据。所有其他的 NAL 单元都称作非 VCL NAL 单元,PPS和SPS都是非VCLNAL单元。关于字节流NAL单元的... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 15:49 midu 阅读(714) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:H.264 视频 RTP 负载格式1. 网络抽象层单元类型 (NALU)NALU 头由一个字节组成, 它的语法如下: +---------------+ |0|1|2|3|4|5|6|7| +-+-+-+-+-+-+-+-+ |F|NRI| Type | +---------------+F: 1 ... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 15:43 midu 阅读(684) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/skyseraph/category/369219.html 阅读全文
posted @ 2014-08-29 15:39 midu 阅读(339) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Ⅰ live555简介 Live555是一个为流媒体提供解决方案的跨平台的C++开源项目,它实现了对标准流媒体传输协议如RTP/RTCP、RTSP、SIP等的支持。Live555实现了对多种音视频编码格式的音视频数据的流化、接收和处理等支持,包括MPEG、H.263+、DV、JPEG视频和多种音频... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 15:37 midu 阅读(409) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:图像、帧、片、NALU 是学习 H.264的人常常感到困惑的一些概念,我在这里对自己的理解做一些阐述,欢迎大家讨论:H.264 是一次概念的革新,它打破常规,完全没有 I 帧、P帧、B 帧的概念,也没有 IDR帧的概念。对于 H.264中出现的一些概念从大到小排序依次是:序列、图像、片组、片、NAL... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 15:32 midu 阅读(729) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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posted @ 2014-08-29 15:25 midu 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、MP4格式基本概念MP4格式对应标准MPEG-4标准(ISO/IEC14496)二、MP4封装格式核心概念1 MP4封装格式对应标准为 ISO/IEC 14496-12(信息技术 视听对象编码的第12部分: ISO 基本媒体文件格式/Information technology Coding o... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 15:22 midu 阅读(636) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:从Slice_Header学习H.264写在前面:$ H.264我是结合标准和毕厚杰的书一块学的。看句法语义时最是头疼,一大堆的元素,很需要耐心。标准中在介绍某个元素的语义时,经常会突然冒出与之相关的另一个变量,这个变量一般都在前文中讲过,但那么多变量怎么可能看一遍就记住?这时我只能去前面重新找这个... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 15:20 midu 阅读(2253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/lzhq28/article/details/7847047http://blog.csdn.net/lishizelibin/article/details/4338111http://www.cnblogs.com/wubugui/p/4446230.h... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 13:17 midu 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/u013322443/article/details/27539919 阅读全文
posted @ 2014-08-29 13:14 midu 阅读(903) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一 颜色特征(一)特点:颜色特征是一种全局特征,描 述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区 域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 12:37 midu 阅读(1119) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.chinaunix.net/uid-7186957-id-2677955.html 阅读全文
posted @ 2014-08-29 12:00 midu 阅读(312) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:/**************************************************主要功能:两路YUV4:2:0拼接一路左右半宽格式YUV视频参考资料:http://www.pudn.com/downloads271/sourcecode/multimedia/vfw/detai... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 11:57 midu 阅读(960) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:OPTIONS rtsp://192.168.1.154:8557/h264 RTSP/1.0CSeq: 1User-Agent: VLC media player (LIVE555 Streaming Media v2010.05.28)RTSP/1.0 200 OKCSeq: 1Date: Sa... 阅读全文
posted @ 2014-08-29 11:18 midu 阅读(411) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/8424403 阅读全文
posted @ 2014-08-28 21:25 midu 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:概要介绍傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的.傅里叶变换属于谐波分析。傅里叶变换的逆变换容易求出,而且... 阅读全文
posted @ 2014-08-28 21:24 midu 阅读(521) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/8997440http://blog.csdn.net/dengzikun/article/details/5807694基于RTP的H264视频数据打包解包类 阅读全文
posted @ 2014-08-28 18:53 midu 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/12449269 阅读全文
posted @ 2014-08-28 18:52 midu 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用了ffmeg快两年了,对其中的log甚是感兴趣,今天在做8148项目是,解读h264结构,看了《毕-新一代视频压缩编码标准h246》 ,在第六章中的重排序里面看到了好熟悉的4x4矩阵zig-zag扫描(帧模式),就联想到了ffmpeg。原来:(1)、zig-zag:Zig-Zag,量化系数的Z行排... 阅读全文
posted @ 2014-08-28 16:30 midu 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://bbs.meyet.com/forum.php?mod=viewthread&tid=306605 阅读全文
posted @ 2014-08-28 10:49 midu 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://weapon.huanqiu.com/weaponlist 阅读全文
posted @ 2014-08-27 21:26 midu 阅读(801) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/javawebsoa/archive/2013/05/24/3097709.html 阅读全文
posted @ 2014-08-27 19:31 midu 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:近段时间在做ti8148的编解码器又涉及到boa web服务器的移植。在移植到ARM开发板的过程中,遇到很多的问题。原先的自带thttpd 由于功能没有boa完善,比如在ubuntu下面的utf-8编码的网页在thttpd中给客户浏览器显示的是默认ios欧洲乱码,但是boa显示正常,就干掉了现将移植... 阅读全文
posted @ 2014-08-27 17:31 midu 阅读(575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://bbs.csdn.net/topics/390211536http://blog.csdn.net/laviewpbt/article/details/14225413http://bbs.csdn.net/topics/390573504http://blog.csdn.net/la... 阅读全文
posted @ 2014-08-25 23:54 midu 阅读(925) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.sina.com.cn/s/blog_55954cfb0102en6c.html 阅读全文
posted @ 2014-08-25 23:52 midu 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61e884ef0100fg81.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_50363a790100wtq5.html 卷积http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa4593d0101... 阅读全文
posted @ 2014-08-25 23:44 midu 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100rcg6.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_8f27ff8d0101e7dv.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa4593d01014et... 阅读全文
posted @ 2014-08-25 23:33 midu 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-08-21 15:30 midu 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://z.download.csdn.net/detail/wangfei0117/4408649http://download.csdn.net/detail/wanwenliang2008/1767686http://zhidao.baidu.com/question/50407836.... 阅读全文
posted @ 2014-08-16 20:51 midu 阅读(1412) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:整个看FFT过程中复数一直很折磨我。原本的实数的东西通过复数表达很像旋转矩阵用quaternion来表达,尽管旋转vector还是要用matrix来做,但是通过用quaternion表达的旋转意义可以做插值等很多快速的操作,而且内存消耗也小,在做完这些操作之后再转成matrix用就好了。复数表达也是... 阅读全文
posted @ 2014-08-16 20:33 midu 阅读(399) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:更复杂些的滤波算子一般是先利用高斯滤波来平滑,然后计算其1阶和2阶微分。由于它们滤除高频和低频,因此称为带通滤波器(band-pass filters)。在介绍具体的带通滤波器前,先介绍必备的图像微分知识。1 一阶导数连续函数,其微分可表达为,或 (1.1)对于离散情况(图像),其导数必须用差分方差... 阅读全文
posted @ 2014-08-16 18:56 midu 阅读(603) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 打开动态链接库: #include void *dlopen(const char *filename, int flag); 该函数返回操作句柄,如: void *pHandle = dlopen(strSoFilePath, RTLD_LAZY);2. 取动态对象地址: #include... 阅读全文
posted @ 2014-08-16 18:45 midu 阅读(590) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/renren3d/p/3916390.html 阅读全文
posted @ 2014-08-16 18:40 midu 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://amitapba.blog.163.com/blog/static/20361020720140189239762/http://amitapba.blog.163.com/blog/static/2036102072013229036893/http://amitapba.blog.... 阅读全文
posted @ 2014-08-15 19:50 midu 阅读(695) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.hacker.com.cn/ 阅读全文
posted @ 2014-08-15 19:44 midu 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.google.com/patents/CN103686205A?cl=zh 阅读全文
posted @ 2014-08-15 19:43 midu 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近在帮新来同事调式内存分配,起初是将config.bld 中的内存在标配的基础上减少sr1,和tiler 将dsp从9m增加到16m,然后编译通过,可是在加载的时候卡住了,init.sh 过,load.sh 加载vpss pri2 时卡住了printf ("Attached to slave pr... 阅读全文
posted @ 2014-08-14 18:43 midu 阅读(352) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:定义在数学中,数量积(dotproduct;scalarproduct,也称为标量积、点积、点乘)是接受在实数R上的两个矢量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。两个矢量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn]的点积定义为:a·b=a1b1+a2b2+……... 阅读全文
posted @ 2014-08-13 20:49 midu 阅读(1049) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:"3S"技术是英文遥感技术(Remote Sensing RS)、地理信息系统(Geographical information System GIS)、全球定位系统(Global Positioning System GPS)这三种技术名词中最后一个单词字头的统称。 人类有一个梦想,就是想只... 阅读全文
posted @ 2014-08-13 12:10 midu 阅读(704) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:manhttp://bbs.chinaunix.net/thread-826490-1-1.htmlhttp://read.pudn.com/downloads70/ebook/254107/ch4.pdfhttp://bj3s.pku.edu.cn/activity/subjects/shuosh... 阅读全文
posted @ 2014-08-12 11:45 midu 阅读(182) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.频域值得坐标轴1.在傅里叶变换中,低频主要决定图像在平滑区域中总体灰度级的现实,而高频决定图像细节部分,如边缘和噪声; 滤波器:使低频通过而使高频衰减的滤波器称为“低通滤波器”相反特性的滤波器 称为“高通滤波器” 被低通滤波的图像比原始图像少了一些尖锐的细节部分,因为高频部分已被衰减。同样,被... 阅读全文
posted @ 2014-08-12 09:29 midu 阅读(1364) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:我的车牌识别也是用的这个分类方法http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7574123 阅读全文
posted @ 2014-08-10 23:56 midu 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:/*今天师弟来问我,CV的书里到处都是卷积,滤波,平滑……这些概念到底是什么意思,有什么区别和联系,瞬间晕菜了,学了这么久CV,卷积,滤波,平滑……这些概念每天都念叨好几遍,可是心里也就只明白个大概的意思,赶紧google之~ 发现自己以前了解的真的很不全面,在此做一些总结,以后对这种基本概念要深刻... 阅读全文
posted @ 2014-08-10 23:45 midu 阅读(1443) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:特征值与特征向量的求法设A为n阶方阵,如果数“ ”和n维列向量x使得关系式 成立,则称 为方阵A的特征值,非零向量x称为A对应于特征值“ ”的特征向量。详见1.3.5和1.3.6节:特征值分解问题。例1-89 求矩阵 的特征值和特征向量解:>>A=[-2 1 1;0 2 0;-4 1 3];>>[V... 阅读全文
posted @ 2014-08-10 23:43 midu 阅读(3334) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://xtyxhcl.jpkc.zstu.edu.cn/list.asp?menuid=6浙江理工 阅读全文
posted @ 2014-08-10 23:34 midu 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.eefocus.com/article/08-03/34761s.html 阅读全文
posted @ 2014-08-10 23:31 midu 阅读(411) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:卷积运算(Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子,表示函数f 与经过翻转和平移与g 的重叠部分的累积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以被看作是“滑动平均”的推广。假设: f(x),g(x)是R1上的两个可积函数,并且积分是存在的。这样,随着... 阅读全文
posted @ 2014-08-10 17:57 midu 阅读(1703) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.使用模板处理图像相关概念:模板:矩阵方块,其数学含义是一种卷积运算。卷积运算:可看作是加权求和的过程,使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘,所有乘积之和作为区域中心像素的新值。卷积核:卷积时使用到的权,用一个矩阵表示,该矩阵与使用的图像区域大小相同,其行、列都是奇... 阅读全文
posted @ 2014-08-10 17:55 midu 阅读(2466) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.使用模板处理图像相关概念: 模板:矩阵方块,其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算:可看作是加权求和的过程,使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘,所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积核:卷积时使用到的权用一个矩阵表示,该矩阵与使用的图像区域大小相同,其行、列... 阅读全文
posted @ 2014-08-10 17:52 midu 阅读(3971) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:真是惭愧,学《数字信号处理》好长时间了,也记住了傅里叶变换的公式,也会做FFT程序了,但是居然不知道傅里叶变换的意义何在!真是该!! 还好,算是搞明白了。抛开数学上的意义不说,单说一下实际的一些意义吧。傅里叶变换是将信号从时域转换到频域,这样在时域上一些交叉在一起的、看不出来的信号的特性,在频域上就... 阅读全文
posted @ 2014-08-10 17:47 midu 阅读(1599) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:废话不多说先列提纲: 0.概述-需求分析-功能描述-受限和缺点改进+知识点预备 1.泰勒级数和傅里叶级数的本质区别,泰勒展开 2. 函数投影和向量正交 3.两个不变函数求导是本身e^x,sinx,cosx也是为什么要傅里叶转换的原因! 4.傅里叶技术推到过程 5.附录参考资料 0.... 阅读全文
posted @ 2014-08-10 13:09 midu 阅读(6870) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.rosoo.net/a/201209/16262.html 阅读全文
posted @ 2014-08-06 20:50 midu 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.rosoo.net/a/201110/15167.html 阅读全文
posted @ 2014-08-06 20:06 midu 阅读(243) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.rosoo.net/a/201110/15234.html 阅读全文
posted @ 2014-08-06 18:52 midu 阅读(305) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/jefry_xdz/article/details/8461343 阅读全文
posted @ 2014-08-06 18:48 midu 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/bluebirdssh/article/details/6533501http://blog.csdn.net/d_l_u_f/article/details/7260772http://blog.csdn.net/sunnylgz/article/deta... 阅读全文
posted @ 2014-08-06 18:18 midu 阅读(382) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://baike.baidu.com/view/533127.htm 阅读全文
posted @ 2014-08-05 14:26 midu 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/wang-xiaohao/p/3890276.html 阅读全文
posted @ 2014-08-04 16:10 midu 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、linux系统将设备分为3类:字符设备、块设备、网络设备。使用驱动程序:1、字符设备:是指只能一个字节一个字节读写的设备,不能随机读取设备内存中的某一数据,读取数据需要按照先后数据。字符设备是面向流的设备,常见的字符设备有鼠标、键盘、串口、控制台和LED设备等。2、块设备:是指可以从设备的任意位... 阅读全文
posted @ 2014-08-04 16:09 midu 阅读(670) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:int OSA_semCreate(OSA_SemHndl *hndl, Uint32 maxCount, Uint32 initVal){ pthread_mutexattr_t mutex_attr; pthread_condattr_t cond_attr; int status=OSA... 阅读全文
posted @ 2014-08-01 14:39 midu 阅读(513) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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