11 2017 档案
摘要：一.修改源代码 （1）修改cfg/voc.data classess=20 改成 classes = 1 （2）修改data/voc.names 只留下person这一类 （3）修改examples/detector.c 二.重新编译和测试 （1）重新编译 make clean make （2）测试
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摘要：PASCAL VOC数据集分析 PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。 本文主要分析PASCAL VOC数据集中和图像中物体识别相关的内容。 在这里采用PASCAL VOC2012作为例子。下载地址为
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摘要：作者要求转载徐通知，所以直接贴网址了：http://www.jianshu.com/p/9990284bc4d5
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摘要：最近要装YOLO，但是MAKE的时候总是找不到OPENCV的路径， 原因是：我以前卸载过一次OPENCV，然后自己重新安装了opencv2.4.10, 因为当时只在QT 中用，所以编译完也没有设置环境变量，导致现在装YOLO的时候找不到库路径。。 一、安装opencv（这里不再讲述） 从官网去找教程
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摘要：这幅图不错 今天的废话是，图像处理是个很大的很混乱的科目，因为任何内容都至少属于两个大框架，比如通态滤波，听起来就是频域滤波，但它的另一个身份还属于图像增强。如果单纯的想把内容归类，这个很困难，因为图像的知识结构是图，而不是简单的树。 新买了一个书《图像处理基础》，像是一本字典，或者是题库，里面的标
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摘要：然后我在使用函数cvDCT(...)时，它所处理的矩阵的行数和列数必须是偶数。如果行列中任何一个是奇数，则会报错，如下： The function/feature is not implemented (Odd-size DCT's are not implemented)in function c
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摘要：一、引言 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，
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摘要：什么是掩膜（mask） 数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程，在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。 图像掩膜与其类
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摘要：转载于：http://www.cnblogs.com/charley_yang/archive/2010/12/08/1900715.html 1.从功能性的角度来讲，<iostream>包含了一系列模板化的I/O类，相反地<iostream.h>只仅仅是支持字符流。另外，输入输出流的C++标准规范
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摘要：复制不方便，直接贴链接 http://blog.csdn.net/csxiaoshui/article/details/65446125
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摘要：7. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22
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摘要：先收藏，用到了在看 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51004387
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摘要：下面我们来看看更通常一点的做法：以图像的中心为圆心进行旋转。 这里涉及到一个坐标系的转换问题。看下图： 在矩阵中我们的坐标系通常是AB和AC方向的，而传统的笛卡尔直角坐标系是DE和DF方向的。 令图像表示为M×N的矩阵，对于点A而言，两坐标系中的坐标分别是(0，0)和(-N/2,M/2) 矩阵中点(
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摘要：getRotationMatrix2D函数 主要用于获得图像绕着 某一点的旋转矩阵 Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) 参数详解： Point2f center：表示旋转的中心点 double ang
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摘要：转载： http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/48523267 CSDN-勿在浮沙筑高台 没有时间重新复制代码，只能一股脑的复制，所以代码效果不好。。。。。。 为了满足实时性的要求，前面文章中介绍过快速提取特征点算法Fast,以及特征描
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摘要：一、角点定义 有定义角点的几段话： 1、角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同
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摘要：信号 工业相机的信号类型有模拟信号和数字信号两种。模拟相机必须有图像采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，采集到的是模拟信号，经数字采集卡转换为数字信号进行传输存储。工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。 分辨率 根据具体需求
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摘要：复制太麻烦，直接给链接 转自：http://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/51279643
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摘要：（一）永远不要说你已经尽力了 我在高中时体育特别差，跑1000米都很要命，从来都是不及格。到了清华之后，第一节体育课，老师告诉我们每年要测3000米长跑，跑不过不许毕业，取消推研资格。怎么办？于是每天晚上10：30，我们的自习教室关门，操场上的人就多起来了。跑半个小时再回寝室继续学习，练了一个学期，
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摘要：矩是描述图像特征的算子，如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等领域。常见的矩描述子可以分为以下几种：几何矩、正交矩、复数矩和旋转矩。 其中几何矩提出的时间最早且形式简单，对它的研究最为充分。几何矩对简单图像有一定的描述能力，他虽然在区
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摘要：简介 BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出，BRIEF是对已检测到的特征点进行描述，它是一种二进制编码的描述子，摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法，大大的加快了特征描述符建立的
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摘要：分辨率 相机每次采集图像的像素点数，一般对应于光电传感器靶面排列的像元数，如1920*1080。 像素深度 每位像素数据的位数，常见的是8bit，10bit，12bit。分辨率和像素深度共同决定了图像的大小。例如对于像素深度为8bit的500万像素，则整张图片应该有500万*8/1024/1024=
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摘要：CCD与CMOS 工业相机按照图像的传感器元件的不同分为CCD（Charge Coupled Device,电荷耦合元件）和CMOS（金属氧化物半导体元件）两类，两者的区别如下： 成像过程不同： CCD仅有一个（或少数几个）输出节点统一输出数据，信号一致性好，而CMOS芯片中每个像素都有自己的信号放
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摘要：一 原始方法 简介 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec，到Harris，再到SIFT、SUSAN、GLOH、SURF算法，可以说特征提取算法层出
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摘要：本文为原创文章，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/yang843061497/article/details/38553765 绪论 假如我有2张美女图片，我想确认这2张图片中美女是否是同一个人。这太简单了， 以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出
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摘要：基本参数：centos 7 x86_64,linux 系统， 安装matlab, 已经下载R2016b_glnxa64.iso 但挂载的时候遇到问题： [root@lf mnt]# mount -o loop R2016b_glnxa64.iso /mnt/temp/ount: /mnt/R2016
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摘要：一幅图像中总存在着其独特的像素点，这些点我们可以认为就是这幅图像的特征，成为特征点。计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的，所以，如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要。这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法。 在计算机视觉领域，兴趣点（也称关键点
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摘要：原创文章，欢迎转载。转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756235 上一篇文章讲了摄像机的标定的基础知识 视觉测量中的四个坐标系 。下面着重来讲一下著名的 张正友标定法 。 => 1. 预备知识
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摘要：1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Es
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摘要：一个程序的功能通常有很多种方法来实现，怎么样的程序才算得上最优呢？举个例子，如果实现同一个功能的两个程序，一个一点按钮就给出运行结果，而另一个则需要漫长的时间去等待，就像安装WINDOWS XP一样（呵呵，太夸张了吧），你会去使用哪个程序呢？毋庸置疑，最优程序的第一条法则就是：程序的运行速度要快。
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摘要：error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.0 Check if those libraries are present in your environment variable LD_LIBRARY_PATH. If not,
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摘要：/etc/profile:此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行.并从/etc/profile.d目录的配置文件中搜集shell的设置. 英文描述为： # /etc/profile # System wide environment and startup progra
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摘要：对于透视变换，必须为map_matrix分配一个3x3数组，除了3x3矩阵和三个控点变为四个控点外，透视变化在其他方面与仿射变换完全类似。具体可以参考：点击打开链接 主要用到两个函数WarpPerspective和GetPerspectiveTransform。 1）WarpPerspective
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摘要：我的QT 目录在 /opt/Qt/Tools/QtCreator，进入到 /bin 目录，然后运行 ./qtcreator.sh 就可以运行 在qtcreator.sh 中加入 export QT_IM_MODULE=iBus 就可以输入中文了。。。。 有一个缺点就是： 用快捷方式打开的话是不能输入
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摘要：一开始会出现这个错误： 原因是：则应该是在代码根目录下直接执行过 cmake，导致根目录下生成了 CMakeCache.txt，需要删除 CMakeCache.txt再次执行编译即可。 cmake 的时候会下载 IPPICV: Download: ippicv_2017u2_lnx_intel64_
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