计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 仿射变换 坐标映射 利用坐标映射做一些效果,例如以下 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" width="300" hei…

收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子 拉普拉斯算子是二阶差分算子.为什么要增加二阶的算子呢?试想一下,假设图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便.採用二阶导数后,极大值点就为0了.因此值为0的地方就是边界.…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 利用OpenCV Canny函数进行边缘检測 掌握Canny算法基本理论 分享Java的实现 葵花宝典 在此之前,我们先阐述一下canny检測的算法.总共分为4部分. (1)处理噪声 一般用高斯滤波.OpenCV使用例如以下核 (2)计算梯度幅值 先用例如以下Sobel算子计算出水平和竖直梯度 我在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,ro…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27220445 收入囊中 Hough变换 概率Hough变换 自己实现Hough变换直线检測 葵花宝典 先看一下我实现的效果图 以下,我们进入Hough变换的原理解说. 看上图,我们知道,经过一点(x0,y0)的直线能够表示成y0 = mox + b0 反过来看方程,b = –x0m + y0 ,于是我们从原来的坐标系转移到了Hough空间,m是横…

收入囊中 差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子 葵花宝典 差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的图片 作为人,我们能够非常easy发现图中红圈有边界,边界处肯定是非常明显,变化陡峭的,在数学中,什么能够表示变化的快慢,自然就是导数,微分了. 想像有例如以下的一维图片. 红圈处变化最陡峭,再看导数图 红圈在最高值,也就是导数能够非常好表示边缘,由于变化非常剧烈 图像中的Sobel算子 是离散差分…

收入囊中 用imread读取图片 用nameWindow和imshow展示图片 cvtColor彩色图像灰度化 imwrite写图像 Luv色彩空间转换 初识API 图像读取接口 image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED (<0) 图片怎么样就怎么读取(包含透明度这个通道) CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ( 0)  CV_LOAD_IMAGE_COLOR (>0) RGB读取 建…

收入囊中 灰度图像的反向投影 彩色图像的反向投影 利用反向投影做object detect 葵花宝典 什么是反向投影?事实上没有那么高大上! 在上一篇博文学到,图像能够获得自己的灰度直方图. 反向投影差点儿相同是逆过程,由直方图得到我们的投影图. 步骤例如以下: 依据模版图像,得到模版图像的灰度直方图. 对灰度直方图对归一化,归一化后是个概率分布,直方图的积分是1 依据概率分布的直方图,求输入图像的投影图,也就是对每个像素点,我们依据灰度值,能够得到其概率 得到的投影图是介于[0,1]之间的,为…

收入囊中 使用4种不同的方法进行直方图比較 葵花宝典 要比較两个直方图, 首先必需要选择一个衡量直方图相似度的对照标准.也就是先说明要在哪个方面做对照. 我们能够想出非常多办法,OpenCV採用了下面4种 公式也都不难,我们自己就能实现. d越小,表示差异越低,两幅图像越接近,越相似 初识API C++: double compareHist(InputArray H1, InputArray H2, int method) C++: double compareHist(const Spars…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的connerHarris实现角点检測 自己实现Harris算法 以下是自己实现的一个效果图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/…

收入囊中 这里的非常多内容事实上在我的Computer Vision: Algorithms and ApplicationsのImage processing中都有讲过 相关和卷积工作原理 边界处理 滤波器的工作原理 会使用均值滤波,高斯滤波 使用自己创造的核函数进行双线性滤波 可分离的滤波(加速) 葵花宝典 相关: g=f⊗h 卷积: g=f∗h  临时不考虑边缘.所以8*8的图形进行相关或卷积操作后就得到6*6的图形 由于我们的h(有时叫做核函数)是中心对称的,所以相关和卷积得到的结果是一…

收入囊中 在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25505315这里,我们已经学习了怎样利用反向投影和meanshift算法来在图像中查找给定模版图片的位置.meanshift针对的是单张图像,在连续图像序列的跟踪中.camshift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT)是一种著名的算法.但在这里.我们先不讨论camshift,而是先讨论最简单的模版匹配. 模版匹配算法 opencv normalize…

收入囊中 lookup table 对照度拉伸 直方图均衡化 葵花宝典 lookup table是什么东西呢? 举个样例,假设你想把图像颠倒一下,f[i] = 255-f[i],你会怎么做? for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at<uchar>(i,j) = 255 - I.at<uchar>(i,j); 大部分人应该都会这么做.或者: for( i = 0; i &…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27979267 收入囊中 在图片中找到轮廓而且描绘轮廓 使用多边形.圆,椭圆来逼近我们的轮廓 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/C…

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28118095 收入囊中 最小二乘法(least square)拟合 Total least square 拟合 RANSAC拟合 葵花宝典 关于least square拟合,我在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25424061有介绍,或者看以下 watermark/2/text/…

[转]原博文地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/02.09.md 完美洗牌算法 题目详情 有个长度为2n的数组{a1,a2,a3,...,an,b1,b2,b3,...,bn},希望排序后{a1,b1,a2,b2,....,an,bn},请考虑有无时间复杂度o(n),空间复杂度0(1)的解法. 题目来源:此题是去年2013年UC的校招笔试题,看似简单,按照题目所要…

非010串 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 80 如果一个01字符串满足不存在010这样的子串,那么称它为非010串. 求长度为n的非010串的个数.(对1e9+7取模)   Input 一个数n,表示长度.(n<1e15) Output 长度为n的非010串的个数.(对1e9+7取模) Input示例 3 Output示例 7 解释: 000 001 011 100 101 110 111 读完题,这样的题目肯定是能找到规律所在的,要不然数据太大根本无法算.假设现在…

染色问题 基准时间限制:1 秒 空间限制:10240 KB 分值: 40 一个n(3<=n<=100)个点的完全图,现在给出n,要求将每条边都染上一种颜色k(1<=k<=n),最终使得所有三个点构成的环(C(n,3)个不同的换)上三条边的颜色和在所有颜色中任选三种颜色的组合(C(n,3)种方案)一一对应,由你来给出染色方案. 本题有多组数据   Input 第一行一个整数T,表示数据组数 接下来T行每行一个整数n,表示完全图的点数 Output 输出由T个部分组成 每个部分的第一行…

在包里 灰度直方图 彩色直方图 葵花宝典 直方图的理论还是非常丰富的,应用也非常多,诸如: 直方图均衡化 直方图匹配(meanshift,camshift) 在这里,我先介绍基础.怎样绘制图像的直方图. 拿灰度图像来说.直方图就是不同的灰度相应的个数,横轴(x)就是[0,256), 纵轴(y)就是相应的个数 例如以下图,各自是灰度直方图和彩色直方图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2…

自从8月3日跑了半马以后,又一鼓作气报了11月份的西昌马拉松.与第一次马拉松的只求完赛目标不同,第二次当然想取得一个更好的成绩.所以8月份练的比较猛,基本上是练2.3天休息一天,周么还要拉个长于21公里的LSD.拒不完全统计,8月份总跑量达到了260公里+.并且有一天周末跑了个人最好的半马成绩1小时53分. 后来从往网上看到在9月20日布里斯班的一个海滨会举行半程马拉松,叫做Twilight Bay Run(黄昏海滨马拉松),听名字就觉得爽.看了看地图,是在一个海边跑的,沿着海边,吹着海风,痛痛…

这次打算法马拉松是在星期五的晚上,发挥还算正常(废话,剩下的题都不会= =). 讲讲比赛经过吧. 8:00准时发题,拿到之后第一时间开始读. A配对,看上去像是二分图最大权匹配,一看范围吓傻了,先跳过读后面的题. B完全二叉树的方差,大概看了一遍,好神的样子,跳过. C多项式?好吧没学过FFT和NTT的我肯定不会,跳跳跳. D最大值,哎呦这函数什么破玩意儿,看不懂,跳跳跳. E B君的射击,卧槽毕克大人您出题就算了出这么一道码农题是要闹那样,跳跳跳. F那些年,我们一起讲的故事,卧槽这特么简直就…

在OpenCV2:图像的几何变换,平移.镜像.缩放.旋转(1)主要介绍了图像变换中的向前映射.向后映射.处理变换过程中浮点坐标像素值的插值算法,并且基于OpenCV2实现了两个简单的几何变换:平移和镜像变换.本文主要稍微复杂点的两个几何变换:缩放和旋转. 1.图像缩放 图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化.水平缩放系数,控制图像宽度的缩放,其值为1,则图像的宽度不变:垂直缩放系数控制图像高度的缩放,其值为1,则图像的高度不变.如果水平缩放系数和垂直缩放系数不相…

在图像处理中,通过当前位置的邻域像素计算新的像素值是很常见的操作.当邻域包含图像的上几行和下几行时,就需要同时扫描图像的若干行,这就是图像的邻域操作了.至于模板操作是实现空间滤波的基础,通常是使用一个模板(一个的矩形)滑过整幅图像产生新的像素.下面介绍通过使用OpenCV2实现Laplace算子锐化图像,来介绍OpenCV2中对邻域和模板的操作. 锐化处理主要的目的是突出灰度的过渡部分,通常由微分来定义和实现锐化算子的各种方法.Laplace算子是最贱的各向同性微分算子,常用的Laplace模板…

Mat - 图像的容器 在对图像进行处理时,首先需要将图像载入到内存中,而Mat就是图像在内存中的容器,管理着图像在内存中的数据.Mat是C++ 的一个类,由于OpenCV2中引入了内存自动管理机制,所以不必手动的为Mat开辟内存空间以及手动的释放内存.Mat中包含的数据主要由两个部分构成:矩阵头(矩阵尺寸.存储方法.存储地址等信息)和一个指向存储图像所有像素值的矩阵(根据所选的存储方法不同的矩阵可以是不同的维数)的指针. 在图像处理中,对图像的处理不可能是在一个函数中完成的,这就需要在不同的函…

1.         下载opencv2.4.9,然后解压到一个位置 设置opencv SDK解压目录,点击Extract后解压 我是习惯于解压到这个位置的. 解压过程如上图. 2.         文件目录介绍 解压后会在目录下生成opencv的文件夹 在opencv文件夹下有build和sources两个文件夹,build是SDK 包,sources是源码包(里面也有opencv使用例子源码) 在build文件夹下include是C&C++头文件所在文件夹:doc是文档文件夹:java是ja…

欢迎报名参加Autodesk 首届编程马拉松 ( Hackathon ) 活动   首届Autodesk编程马拉松(Hackathon)活动即将在Autodesk公司中国研究院(上海)举办.本次编程马拉松将采用国际流行的举办形式,以Autodesk今年最新推出的一系列云/移动开发技术为主题,在两天时间内,由注册受邀的国内云/移动编程爱好者组成的开发团队参与现场编程竞争,我们将现场通过专家小组评选出一.二.三等奖来奖励活动中表现突出的团队,所有参赛人员也将获得精美的纪念品. 本次活动主题将围绕以下…

Problem G. Garden Gathering Input file: standard input Output file: standard output Time limit: 3 seconds Memory limit: 512 megabytes Many of you may have been to St. Petersburg, but have you visited Peterhof Palace? It is a collection of splendid pa…

第一位专家是Autotrader公司的搜索市场经理Dewi Nawasari,她认为SEO就是优化网站,以吸引你的目标客户的过程.她的建议如下: 1.创建良好的引导链接 要把用户的使用过程尽量的简化,需要的步骤越少,成功的概率越高.另一方面,搜索引擎是通过链接来实现的,因此优化链接很重要. 2.网站要有相关性和描述性 好的搜索结果通常是,一个醒目的标题和一段优秀的描述,这对于用户来说很方便. 3.网站要包括核心内容 要回答用户最关心的核心问题,比如服务内容.费用等. 4.联合本地搜索引擎 除了g…

超详细React Native实现微信好友/朋友圈分享功能-Android/iOS双平台通用   2016/06/16 |  React Native技术文章 |  Sky丶清|  暂无评论 |  121 views   尊重版权,未经授权不得转载 本文来自:江清清的技术专栏(http://www.lcode.org) (一)前言 现阶段大家在使用React Native开发项目的时候,基本都会使用到微信好友或者微信朋友圈分享功能吧,那么今天我就带大家实现以下RN微信好友以及朋友圈的分享功能.…

搜索引擎优化(简称SEO)对于互联网新创企业来说很重要.下面是四位相关专家给出的建议. 第一位专家是Autotrader公司的搜索市场经理Dewi Nawasari,她认为SEO就是优化网站,以吸引你的目标客户的过程.她的建议如下: 1.创建良好的引导链接 要把用户的使用过程尽量的简化,需要的步骤越少,成功的概率越高.另一方面,搜索引擎是通过链接来实现的,因此优化链接很重要. 2.网站要有相关性和描述性 好的搜索结果通常是,一个醒目的标题和一段优秀的描述,这对于用户来说很方便. 3.网站要包括核…

每當滑鼠在視訊視窗介面點擊一下的時候,都會有固定三個動作 1.點擊(Click) 2.放開(Down)3.滑動(move) 因此,程式執行滑鼠在點擊的時候onMouse()都會連續跑三次,代表滑鼠在點擊的時候連續的三個事件,而 void onMouse(int Event,int x,int y,int flags,void* param ) 副程式的引數分成四個不同的分類,分別為 1.事件回傳代號(int Event) 2.座標(int x,int y) 3.flags代號(int flags…