1.首先,你需要安装完成Matlab. 2.将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到:libsvm-3.17文件夹和drtoolbox,并放到MATLAB的工具箱安装目录下, 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下. 3.启动Matlab. 4.单击File菜单下的Set Path...菜单项,打开Set Path对话框. 5.单击Add with Subfolders...命令按钮,进入C:\Program Fil

回到 Animator深入系列总目录 一开始会理所当然的觉得,匹配是这样的: 但结果却是这样的(右边的Cube是匹配目标): 感觉这个接口应该是专门为攀爬之类的动画准备的,属于被动匹配位置,移动整个对象去匹配 所以像游戏中的斜面双脚的IK匹配,就和这个接口没关系了: OK,下面附上测试代码: using UnityEngine; public class MatchTargetExample : MonoBehaviour { public Animator animator; public G

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

以下是我自己写的Makefile 文件: .SUFFIXES:.c .o CC = gcc SRCS = stat.c OBJS = $(SRCS:.c=.o) EXEC = test start:$(OBJS) $(CC) -g -o $(EXEC) $(OBJS) .c.o: $(CC) -Wall -g -o $@ -c $< clean: rm -f $(OBJS) make的时候提示Makefile:1: *** 多个目标匹配. 停止. 最后发现是由于换行符的问题,分别使用window

MATLAB实例:为匹配真实标签,对训练得到的标签进行调整 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. MATLAB程序 munkres.m 见:MATLAB实例:Munkres指派算法 label_map.m function [ new_label ] = label_map( label, gnd ) %为匹配真实标签,对标签重新调整 K = length(unique(gnd)); cost_mat = zeros(K,K); f

结论源自实验测试,如果有疏漏希望指出 当Makefile中存在多个匹配的目标时,Makefile会采用哪个匹配的目标呢? 测试的Makefile如下: .PHONY: all clean quick_sort all: quick_sort bubble_sort #目标1 quick_sort: @echo "matching $@" @echo 'in quick_sort' #目标2 %: @echo "matching $@" @echo 'in %' #目

在windows下直接使用mingw32-make # ZTHREAD_A the static link library file of ZThread ZTHREAD_A = F:/ZJ/tools/cpp_libs/ZThread-2.3.2/bin/zthread_win32.a # ZTHREAD_H is the directory that has all the header # files of the ZThread library ZTHREAD_H = F:/ZJ/too

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T

静止背景下的卡尔曼多目标跟踪 最近学习了一下多目标跟踪,看了看MathWorks的关于Motion-Based Multiple Object Tracking的Documention. 官网链接:http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/motion-based-multiple-object-tracking.html?s_tid=gn_loc_drop 程序来自matlab的CV工具箱Computer Vision System Toolbo

转 http://www.cnblogs.com/YangQiaoblog/p/5462453.html ==========图片版============================================================================== ===================================================================================== 最近学习了一下多目标跟踪,看了看Mat

在上一篇博客中说到按照参考教程操作之后依然有两个问题. 问题1:当我在matlab中输入mbuild -setup后    报错 解:这是因为VS与Matlab存在版本匹配问题,理论上来说vs版本最好低于matlab版本.于是我果断的装了一个VS2010,事实证明确实如此. 问题2:总是提示:typeInitialization exception类型初始化设定异常,在改变路径后还是存在这个问题. 解:貌似是因为VS与Matlab不光存在版本匹配问题,还和位数(32位/64位)有关系.解决办法:

http://www.matlabsky.com/thread-36823-1-1.html [其它] 支持向量机(SVM)相关免费学习视频集锦    [复制链接]     faruto 签到天数: 12 天 [LV.3]偶尔看看II 电梯直达 楼主    发表于 2013-7-28 12:08:46 | 只看该作者  <Learn SVM Step by Step>系列视频-应用篇:Libsvm的下载.安装和使用http://www.matlabsky.com/thread-18080-1-

一.简介 支持向量机,一种监督学习方法,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM. 通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 支持向量机建构一个或多个高维(甚至是无限多维)的超平面来分类数据点,这个超平面即为分类边界. 直观来说,好的分类边界要距离最近的训练数据点越远越好,因为这样可以减低分类器的泛化误差. 在支持向量机中,分类边界与最近的训练数据点之间的距

引言.啥是正则表达式?正则表达式是干啥的?我理解就和我们在word或者其他编辑软件里点的查找.替换的作用是差不多的,不过功能要强大的多,当然使用起来也稍微复杂一些.书上的定义差不多是这样的:正则表达式就是一个表达式(也是一串字符),它定义了某种字符串模式.利用正则表达式,可以对大段的文字进行复杂的查找.替换等.matlab提供的正则表达式函数有三个:regexp——用于对字符串进行查找,大小写敏感:regexpi——用于对字符串进行查找,大小写不敏感:regexprep——用于对字符串进行查找并

原文转自:http://blog.csdn.net/yf210yf/article/details/42421523 关于正则表达式的基本知识 正则表达式就是一个表达式(也是一串字符),它定义了某种字符串模式.利用正则表达式,可以对大段的文字进行复杂的查找.替换等. matlab提供的正则表达式函数有三个: regexp--用于对字符串进行查找,大小写敏感:regexpi--用于对字符串进行查找,大小写不敏感:regexprep--用于对字符串进行查找并替换. 第一部分--单个字符的匹配1 句点

一.简介 二.opencv中的SURF算法接口 三.特征点匹配方法 四.代码 1.特征点提取 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp> #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat srcImg1 = imrea

1. Origin 原始目标检测: HOG梯度模型+目标匹配 为了提过对目标形变的鲁棒性(多视角->多组件): 目标形态多样性—>多个模型 目标的动态变化多视角—> 子模型 目标形变—> 图结构的组件模型策略 DPM目标检测: HOG特征提取+SVM分类器+滑动窗 2. 改进的HOG特征 1) 原始HOG特征(histogram of gradient)->局部物体外形能被光强梯度或边缘方向的分布所描述,一幅图被分为小的连接区域(cells) 对图像局部出现的方向梯度进行计数

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based.Gray-Value-Based.Shape-Based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配. 这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程.这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp

模板匹配最适用于工业场合(在一张图片中识别特定的工件图) 模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像(target)的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题. 它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹