/*=========================================================================*/ // 过滤器和卷积 /*=========================================================================*/ 过滤器,内核和卷积 滤波器是从某个图像i(x,y)开始,通过计算i中像素的某个函数中每个像素的位置x,y来计算新的图像i′(x,y), 该函数位于同一x,y位置周围的某…

[注]下文全部内容为 <<Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library>>经由在线翻译整理而来． 目录 1.<学习opencv>opencv概述及初探 2.<学习opencv>opencv数据类型 3.<学习opencv>图像和大型阵列类型 4.<学习opencv>绘画和注释 5.<学习opencv>opencv函数 6.<学习op…

学习opencv中文版教程——第二章 所有案例,跑起来~~~然而并没有都跑起来...我只把我能跑的都尽量跑了,毕竟看书还是很生硬,能运行能出结果,才比较好. 越着急,心越慌,越是着急,越要慢,越是陌生,越不能盲进.否则更容易走错路. 看了一些东西发现都挺坑的,然后看了看书,发现书上写的也...所以就把看书笔记,和跑动例程都来做一个整理. 关于如何配置,是重中之重 所以配置写在了这里:http://www.cnblogs.com/letben/p/5278595.html 然后是看书又看回到了这本…

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

先看一下<学习opencv> 找几个demo 学会相机标定 我做的是单目相机的标定.…

2015-11-11 ----------------------------------------------------------------------------------- 其实,写博客是很消耗时间的,尤其是新手玩家.但凡事不妨一试,再说它也可以反过来倒逼 我坚持学习这个领域的知识,也不失为自我暗示的好方法. 鉴于过往的学习体验,往往是零零碎碎地接收一堆杂乱知识,不能很好地消化,仿若段誉短时 间吸收以大众人的内力,反倒自食其害.苦了现在还需腾出大量时间整理.也因有了这么一遭 领悟…

下面我们继续之前的ASP.NET MVC学习之过滤器篇(1)进行学习. 3.动作过滤器 顾名思义,这个过滤器就是在动作方法调用前与调用后响应的.我们可以在调用前更改实际调用的动作,也可以在动作调用完成之后更改最终返回的结果,当然很多人一定不太明白这个到底可以干什么, 下面我们举一个比较实际的例子: 相信理解过网站的安全的一定知道跨站请求(CSRF具体可以自行百度,这里我就不去解释了),当然也有解决方案,那就是给页面中增加一个识别码,当页面进行POST请求时,首先判断识别码是否正确, 如果正确则继…

假设有10个三维的点,使用数组存放它们有四种常见的形式: ①一个二维数组,数组的类型是CV32FC1,有n行,3列(n×3) ②类似①,也可以用一个3行n列(3×n)的二维数组 ③④用一个n行1列(n×1)的数组或者1行n列(1×n)的数组,数组的类型是CV32FC3 四种形式的内存布局如下图: <学习OpenCV>中给出的计算给定点的公式如下: 说明: 其中row col channel分别表示行号 列号 和通道号: 这些都已从0开始计算,具体如下: 通道号channel=所在的维数(X或Y…