随笔分类 -  CV

摘要：这一章主要是练习一些图像的表示和描述，内容主要包括图像的一些常用表示方法，比如说链码，MPP，标记，边界片段，骨骼等。另一方面是图像的描述算子，比如说边界描述算子，区域描述算子等。有些课本练习的代码暂时还没有搞定。 其练习过程和结果如下所示： 1 %% 数组单元概念 2 clc 3 clear 4 f=imread('..\images\dipum_images_ch11\Fig1102(a)(noisy_circular_stroke).tif'); 5 imshow(f); 6 [a b c d]=image_stats(f); 7 a=image_stats1(f); . 阅读全文

摘要：一. 流形学习的英文名为manifold learning。其主要思想是把一个高维的数据非线性映射到低维，该低维数据能够反映高维数据的本质，当然有一个前提假设就是高维观察数据存在流形结构，其优点是非参数，非线性，求解过程简单。二. 流形学习的可行性是因为：1.从认知心理学的角度来讲心理学家认为人的认知过程是基于认知流形和拓扑连续性的；2.许多高维采用数据都是由少数几个隐变量所决定的，所以可以用少数的低维数据来刻画高维数据。三. 流形学习所需的数学背景知识：微分流形，黎曼流形，微分几何，切向量场，拓扑空间，光滑映射等。四. 经典流形学习算法：Isomap：等距映射。前提假设为低维空间中的欧式距离 阅读全文

摘要：这一章中主要是用数字图像处理技术对图像进行分割。因为图像分割是个比较难的课题。这里练习的是比较基本的。包过点、线和边缘的检测，hough变换的应用，阈值处理，基于区域的分割以及基于分水岭方法的分割。 其练习代码和结果如下： 1 %% 图像分割 2 3 %% 点检测 4 clc 5 clear 6 f=imread('.\images\dipum_images_ch10\Fig1002(a)(test_pattern_with_single_pixel).tif'); 7 subplot(121),imshow(f),title('点检测原图'); 8 9 w=[ 阅读全文

摘要：HMM算法想必大家已经听说了好多次了，完全看公式一头雾水。但是HMM的基本理论其实很简单。因为HMM是马尔科夫链中的一种，只是它的状态不能直接被观察到，但是可以通过观察向量间接的反映出来，即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生，又由于每一个状态也是随机分布的，所以HMM是一个双重... 阅读全文

摘要：DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称。应用很广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别，计算机视觉中的行为识别，信息检索等中。可能大家学过这些类似的课程都看到过这个算法，公式也有几个，但是很抽象，当时看懂了但不久就会忘记，因为没有具体的实例来加深印象。 这次主要是用语音识别课程老师上课的一个题目来理解DTW算法。 首先还是介绍下DTW的思想：假设现在有一个标准的参考模板R，是一个M维的向量，即R={R（1），R（2），……，R（m），……，R（M）}，每个分量可以是一个数或者是一个更小的向量。现在有一个才测试的模板T，是一个N维向量，即T... 阅读全文

摘要：人脸检测一种主流的方法就是类haar+adaboosting，opencv中也是用的这种方法。这种方法可以推广到刚性物体的检测，前提是要训练好级联分类器(比如说用类haar特征)，一旦训练数据弄好了，直接调用opencv中的类CascadeClassifier，用它的几个简单的成员函数就可以完成检测功能。所以说用起来还是很简单的。下面就是用的opencv中自带的samples中的facedetect例子。 当然，源例子考虑到了摄像头，视频，图片多种情况，还有很多出错处理的表达。这里我讲其代码都省略了，因为看起来不是特别简洁。否则还需要用命令行输入，比如说如下图： 要输入的东西比较多，如果一旦. 阅读全文

摘要：在这一节中，主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift，因为它是连续自使用的meanShift，所以这2个函数opencv中都有，且都很重要。为了让大家先达到一个感性认识。这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改。 Camshift函数的原型为：RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria)。 其中probImage为输入图像直方图的反向投影图，window为要跟踪目标的初始位置矩形框，criteria为算法结束条件。函数返回一个有方向角度的矩阵。该函 阅读全文