关于一般的安装步骤,此博客给出了详细的OpenCV的安装.一个步骤也不要落下,应该是不会出问题的. 主要的坑在Boost. 不知什么原因,我的电脑装boost_1_62_0-msvc-14.0-64,试了环境变量的写法,还有用VS2015的工具的写法都不行. 后来换成boost_1_64_0-msvc-14.0-64,又踩了一些坑,就OK了. 这里要注意两点: 1.下载的时候有zip和exe两种,zip的需要自己编译,exe里的库都编译好了,叫这个名字lib64-msvc-14.0,我的里面不叫

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

转载自牛猫靖  http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open

DBoW2库是University of Zaragoza里的Lopez等人开发的开源软件库. 由于在SLAM回环检测上的优异表现(特别是ORB-SLAM2),DBoW2库受到了广大SLAM爱好者的关注.本文希望通过深入解析DBoW2库及相关的DLoopDetector库,为读者后续使用这两个库提供参考. git地址: DBoW2 DLoopDetector 论文:Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences

Caffe 深度学习框架上手教程 机器学习Caffe caffe 原文地址:http://suanfazu.com/t/caffe/281   blink 15年1月 6   Caffe448是一个清晰而高效的深度学习175框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清1.3K,目前在Google62工作. Caffe28是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU123直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA

没有GPU,没有linux, 只好装caffe的windows版本了. 我的系统是win10(64位),vs 2012版本,其它什么都没有装,因此会需要一切的依赖库. 其实操作系统只要是64位就行了,无所谓版本,win7,win8,win10都行. 1.安装vs2012. 2.安装 cude 6.5  可到此处下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65, 下载的是64bit的EXE文件,下载完后,双击安装就可以了,如果默认安装路径,则应该安装在

转自:http://suanfazu.com/t/caffe/281 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出.Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立

阅读开源项目的源代码是提高自己编程能力的好方法,而有一个好的源代码阅读工具无疑能够让你在阅读源代码时事半功倍.之前找过不少源代码阅读工具,像SourceInsight.sourcenav.scitools等,但是这些工具要么是收费的,要么只有windows版本.sourcenav虽然是开源的,但是个人觉得不是很好用.直到最近毕设时老师要求用doxygen生成代码文档,在使用doxygen的过程中,突然发现这个东西配合上浏览器其实就是一个很好的源码阅读工具,所以给大家推荐一下. 废话不多说,相信大

一.程序更改的思路(参考svo_ros的做法): 1.在ROS下将pl-svo链接成库需要更改相应的CMakeLists.txt文件,添加package.xml文件: 2.注册一个ROS节点使用svo那个ATAN的数据集测试pl-svo: 3.显示部分也是参考svo_ros(visualizer.cpp)并进行相应简化(不必链接成库): 4.程序运行时参数要改(亲测svo的两个参数文件(vo_accurate.yaml,vo_fast.yaml)并不适用于pl-svo,不知道如何选择参数,使用的

C/C++ 程序库 // --------------------------------------------- 来几个不常见但是很变态的库吧: bundle: 把几乎所有常见的压缩库封装成了一个库, 接口完全统一, 想用哪个用哪个. 就一个h和一个巨TM大的cpp文件,巨好使巨方便. r-lyeh-archived/bundle Celero: 简单清晰的benchmark库, 特点就是简单易用没有废话. DigitalInBlue/Celero getopt: 解析命令行输入参数的库,

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,本文详细介绍了caffe的优势.架构,网络定义.各层定义,Caffe的安装与配置,解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet,并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: ? 1 Caffe::set_

Kinect想必大家已经很熟悉了,最近基于Kinect的创意应用更是呈井喷状态啊!看到很多国外大牛用Kinect做三维重建,其中最著名的要数来自微软研究院的Kinect Fusion了,可以看看下面这个视频http://v.ku6.com/show/7q2Sa__pa4-rWcAVtB3Xuw...html,或者http://v.youku.com/v_show/id_XNDcxOTg3MzUy.html. 可惜Kinect Fusion是不开源的,不过PCL实现了一个差不多的开源版本,http

当我们使用第三方库(opencv.boost)的时候,往往需要把它们的头文件和库文件添加到工程中去,然而如果每次新建工程都添加,那就太笨了,下面介绍方法可以让每个新建的工程都默认添加设置好的头文件和库文件. 一.vs2008 工具>选项>项目和解决方案 然后再右边的下拉框中选择要添加目录的选项并分别添加即可. 二.vs2012 vs2012不同于vs2008的添加方法,因此这里需要另外讲. 这里,我们需要先打开一个工程testBoost,然后选择属性管理器>testBoost>De

最近一直在看工作方面的书籍,把论文的事情搁置了,之前承诺的贴代码的事一直拖.现在把代码整理发上来,只有核心部分的,都不是我写的,我是网上整理下载的,matlab代码的效果比较差. 全部文件网盘下载地址:http://pan.baidu.com/s/1qWwNMfM; 1.C++代码 下载地址: 需要先安装opencv和boost库. boost库下载地址:http://www.boost.org/users/download/: boost的安装:http://www.cnblogs.com/p

Caffe(http://caffe.berkeleyvision.org/)是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清(http://daggerfs.com/),他眼下在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构.支持命令行.Python和MATLAB接口:能够在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 1.     上手快:模型与对应优化都是以文本形式而非代码形式给出. C

原文链接:OpenCV3 Java 机器学习使用方法汇总  前言 按道理来说,C++版本的OpenCV训练的版本XML文件,在java中可以无缝使用.但要注意OpenCV本身的版本问题.从2.4 到3.x版本出现了很大的改变,XML文件本身的存储格式本身也不同,不能通用. opencv提供了非常多的机器学习算法用于研究.这里对这些算法进行分类学习和研究,以抛砖引玉.这里使用的机器学习算法包括:人工神经网络,boost,决策树,最近邻,逻辑回归,贝叶斯,随机森林,SVM等算法等. 机器学习的过程相

主要看这篇文章,有点小瑕疵,瑕不掩瑜.参考链接:http://www.bubuko.com/infodetail-902302.html 文中红色标记为文章小瑕疵的地方,在此文中标记出来,做为修改对上一文的补充. 参考原文链接:http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45048871          2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以

Caffe安装 实际上在windows上安装过多次caffe了,无论是BLVC版本的还是Microsoft版本的,ubuntu的按照也进行过,这段时间在自己笔记本上 又折腾了下caffe安装,发现其实直接照着官方的是最方便快捷的. 具体可以参照 Installation instructions 具体步骤 根据系统的不同,ubuntu分为两种安装方式.Ubuntu17.04以即上的可以直接apt-get sudo apt install caffe-cpu # cpu only sudo apt

Caffe | Deep Learning Framework Web Classification Demos caffe(全称,Convolution Architecture For Feature Extraction) 的安装之所以困难,在于其依赖了大量的第三方开源库: 为了读取图像,以及简单的图像处理(拉伸,颜色变化),链接很重的 OpenCV 库 boost(未来会成为 C++ 的标准,就像STL) 来实现一些 C++11 的特征 HD5/LMDB/LEVELDB 用来做数据 IO