此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20…

Automatic Parameter Tuning of Motion Planning Algorithms 运动规划算法的自动参数整定 Jos´e Cano, Yiming Yang, Bruno Bodin, Vijay Nagarajan, and Michael O’Boyle 张宁 Automatic Parameter Tuning of Motion Planning Algorithms https://pan.baidu.com/s/17rNCxNp3Lqbtqt-sO1x…

目录 Representation Feature Engineering Mapping Raw Data to Features Mapping numeric values Mapping categorical values Sparse Representation Glossay Qualities of Good Features Avoid rarely used discrete feature values Prefer clear and obvious meanings…

如果利用opencv里面提供的stitching detail的话. 输入参数: stitching_detail --save_graph a.dot 1.png 2.png 其中a.dot 文件中的内容如下: graph matches_graph{ "1.png" -- "2.png"[label="Nm=26, Ni=19, C=1.20253"]; } // 什么是 dot:    https://zh.wikipedia.org/wi…

在Stitching模块中以及原始论文<Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features>3.2中,都有"根据已经匹配好的特征对,判断哪些图片是属于序列,那些图片是不属于序列"的这一步操作. 论文解释为:   对应的函数为: std::vector<int> leaveBiggestComponent(std::vector<ImageFeatures> &feature…

这里面都是一些比较杂的东西,没什么实际意义.主要是为了,后面能跑一个程序: Stitcher: 抠细节: http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher Stitcher是啥? class Stitcher High level image stitcher. It’s possible to use this class without being aw…

已经不负责图像拼接相关工作,有技术问题请自己解决,谢谢. 一.stitching_detail程序运行流程 1.命令行调用程序,输入源图像以及程序的参数 2.特征点检测,判断是使用surf还是orb,默认是surf. 3.对图像的特征点进行匹配,使用最近邻和次近邻方法,将两个最优的匹配的置信度保存下来. 4.对图像进行排序以及将置信度高的图像保存到同一个集合中,删除置信度比较低的图像间的匹配,得到能正确匹配的图像序列.这样将置信度高于门限的所有匹配合并到一个集合中. 5.对所有图像进行相机参数粗…

titching模块中对特征提取的封装解析(以ORB特性为例)     OpenCV中Stitching模块(图像拼接模块)的拼接过程可以用PipeLine来进行描述,是一个比较复杂的过程.在这个过程中,特征提取是重要的一个部分.由于OpenCV发展到了3.X以后,Stitching模块的相关函数进行了重新封装,所以对于学习研究造成了一定困难.这里通过解析代码,研究Stitching模块中的特征提取部分,并且和直接进行特征提取的相关函数进行比对. 采用的图片为 parliament2.bmp 和…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的…

论文地址:基于DNN的语音带宽扩展及其在窄带语音自动识别中加入高频缺失特征的应用 论文代码:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12361112.html 摘要 我们提出了一些增强技术来提高从窄带到宽带扩频(BWE)中的语音质量,解决了三个在实际应用中可能非常关键的问题,即:(1)窄带频谱和估计的高频频谱之间的不连续性,(2) 测试和训练话语之间的能量不匹配,(3)扩大了域外语音信号的带宽.通过带宽扩展语音中高频特征缺…

opencv 提供了全景图像拼接的所有实现,包括: 1)stitching 模块提供了图像拼接过程中所需要的基本元素,该模块主要依赖于 features2d 模块: 2)提供了 stitching_detailed.cpp,本示例给出了如何运用 stitching 模块的详细说明: 同时,opencv 也提供了一个更高层次的封装类 cv::Stitcher,但为了详细理解图像拼接具体实现,这里不讨论该封装类. 1 特征点提取与匹配 Ptr<FeaturesFinder> finder;if (…

ABMR:在asm 环境中測试Automatic Block Recover 特性的方法 參考原文: ABMR: How to test Automatic Block Recover Feature with ASM setup (Doc ID 1510090.1) 适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 11.2.0.3 and later Information in this document applies to any…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

  目录(?)[+]   1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross…

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011…

一.背景: CSS 允许应用纯色作为背景,也允许使用背景图像创建相当复杂的效果. 1.背景色 可以使用 background-color 属性为元素设置背景色.这个属性接受任何合法的颜色值. 例如: p {background-color: gray;} 2.背景图像 要把图像放入背景,需要使用 background-image 属性.background-image 属性的默认值是 none,表示背景上没有放置任何图像.如果需要设置一个背景图像,必须为这个属性设置一个 URL 值: body…

前几天我的本本加入到AD里面了,并且换了个用户名,结果昨天就发现升级出毛病了,Automatic Updates服务无法启动,启动时候出现0x80004015错误:Automatic Updates 服务因下列错误而停止: 此类别是作为跟调用程序不同的安全 id 运行的 有关更多信息,请参阅在 http://go.microsoft.com/fwlink/events.asp的帮助和支持中心. 搞了N久都搞不好啊,还是后来在美国的一个网站查到了相关资料,使用下列命令搞定了,就是修改了服务的安全描…

Recently Kaggle hosted a competition on the CIFAR-10 dataset. The CIFAR-10 dataset consists of 60k 32x32 colour images in 10 classes. This dataset was collected by AlexKrizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. Many contestants used convolutional n…

方法的创建 class Computer{ public function _run(){ return '我是类的一个公共方法'; } } $computer = new Computer(); //执行方法 echo $computer->_run(); //输出值:我是类的一个公共方法 class Computer{ //有参数的方法 public function _run($_what="我成功运行了"){ return $_what; } } $computer =…

我们接着讨论设计模式,上篇文章我讲完了5种创建型模式,这章开始,我将讲下7种结构型模式:适配器模式.装饰模式.代理模式.外观模式.桥接模式.组合模式.享元模式.其中对象的适配器模式是各种模式的起源,我们看下面的图: 适配器模式将某个类的接口转换成客户端期望的另一个接口表示,目的是消除由于接口不匹配所造成的类的兼容性问题.主要分为三类:类的适配器模式.对象的适配器模式.接口的适配器模式.首先,我们来看看类的适配器模式,先看类图: 核心思想就是:有一个Source类,拥有一个方法,待适配,目标接口时…

题目地址:1282. Computer Game 思路: KMP算法,网上有很多资料,参考了一些网上的解题,收获很大,很感谢那些大神们!!! 通过这道题简单说说我对KMP算法的理解吧(大神们勿喷,虽然没人看我的orz~~~~囧). 首先输入的是要匹配的字符串,如果这个字符串的首字母在整个字符串不重复出现的话,直接一直匹配下去即可. 诶,那重复出现了怎么办,那就从最后一个重复出现的重新开始匹配,那么这就找到优化算法的好方法了,KMP算法的精髓大致是这样的. 这道题具体代码如下: #include…

就在前几天,又有一个客户向我咨询undo表空间使用率的问题. 这让我想起几年前曾经有个省份的案例,客户的实际运维人员是一位刚毕业不久的女孩,几乎不懂Oracle原理,项目经理交给她的任务也是基础运维工作,比如其中一项就是监测数据库各个表空间的使用率,并对使用率超过95%的表空间进行扩展,他们的Oracle版本是10gR2. 由于该客户业务是运营商话单相关的,业务数据量很大(几十T的规模),所以预留存储的空间也很充足. 有一次该客户有其他问题找到我远程处理的时候,我惊奇的发现他们的undo表空间居…

警告:Automatic Preferred Max Layout Width is not available on iOS versions prior to 8.0 如: 找到: : 改动为:…

Writer:BYSocket(泥沙砖瓦浆木匠) 微博:BYSocket 豆瓣:BYSocket Reprint it anywhere u want. Written In The Font I am writing at home.Today it is windy,but I am feeling isuitable and warm.Why the title is called ‘Be a Coding Plasterer’? I think that a good computer…