什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象,给O和0做了区分,这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫.这个在大脑中的抽象就是模式识别. 模式识别和机器学习的区别在于:前者喂给机器的是各种特征描述,从而让机器对未知的事物进行判断:后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知

文章来自于:http://blog.renren.com/share/246648717/8171467499 基于开源项目OpenCV的人脸识别Demo版整理(不仅可以识别人脸,还可以识别眼睛鼻子嘴等)[模式识别中的翘楚]作者: 王铎 最近对人脸识别的程序非常感兴趣,但是苦于没有选修多媒体方向,看了几篇关于人脸识别的论文,大概也没看懂多少,什么灰度处理啊,切割识别啊,云里雾里,傻傻看不明白啊.各种苦恼. 于是就在网上找找,看有木有神马开源代码啊,要是有个现成的源码就更好了,百度it ,那些源码

学期末一直忙考试,大作业,很久没来CSDN耕耘了... 虽然考试都结束了,手头还是累积了不少活儿要补,不多写了,晒个小项目,之前一直做的,后来当做模式识别课程的大作业交了. 大体框架如下: 还是之前的火灾检测,但是在一些简单的颜色.运动检测的基础上增加了模式识别的方法.(其实并不需要这么多种方法,因为作业要求试验三种以上的方法) 因为特征比较简单--SVM.非线性SVM.决策树.随机森林都是用的颜色直方图来训练:Adaboost就是完全用的<Rapid>中的Haar特征--所以其实模式识别方法

我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序. 本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识,包括肤色检测等等. 废话不多,先看一下基本的界面设计,以及主要功能: 相信对于Qt有一些了解的人都不会对这个界面的设计感到陌生吧!(该死,该死!)我们向下走: 紧接着是Qt导入OPenCV2.4.4的库文件:(先看一下Qt的工程文件吧) #----------------------------------------

在图像定位和模式识别时,经常需要把结果标注到图片上,标注内容可以是数字字母.矩形框等(opencv支持的)或者是中文汉字(借助freetype). 1.显示数字/矩形框 #include <opencv/highgui.h> using namespace cv; //绘画 Mat image = imread(image_root + filename); Point p1(x,y), p2(x+w,y+h), p0(x+w/, y+h/); ; //数字 rectangle(image,

摘要: 由于最近AR(增强现实)这个概念非常火爆,各种基于AR的应用及游戏逐渐面向大众,而在AR中最重要的两个技术就是跟踪识别和增强渲染,其中跟踪识别是通过OpenCV这个开源的计算机视觉库来实现的,所以我就想着研究一下这个库,这里是个人的学习笔记,不是什么权威的教程,如果你们有错误也麻烦帮我指出哈. =============================================分割线==================================================

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

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9

一.Opencv的结构分类: cxcore.cv.ML(Machine Learning).HighGUI.cvcam.cvaux 二.常见结构的内容与算法: 1.cxcore库(基本结构和算法.XML的支持.绘图函数) : 基础结构:CvPoint.CvSize.CvScalar等 数组操作:cvCreateImage.cvCreateMat等 动态结构:CvMemStorage.CvMemBlock等 绘图函数:cvLine,cvRectangle等 数据保存和运行时类型信息:CvFileS

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

OpenCV入门学习笔记 参照OpenCV中文论坛相关文档(http://www.opencv.org.cn/) 一.简介 OpenCV(Open Source Computer Vision),开源计算机视觉库 提供了很多函数,实现了很多计算机视觉算法,算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖 学习OpenCV所需要的基本知识 C/C++编程基础(编程能力) 了解算法原理(理论基础知识) 提升理论基础知识,所要了解的课程 数字图像处理 计算机视觉 模式识别 OpenCV知识一个算法库,我们并

模式识别.计算机视觉.图像处理等领域大部分是对一些图像等数据的处理,比较常用的语言是C++和Matlab,相应也对应很多库,象opencv等,都是很好用功能也很强大,但是对于数据处理更方便的应该还是Matlab了,其强大的矩阵处理能力真是解决了很多问题,提高了编码效率. 这里我搜集了一些关于模式识别.视觉相关的Matlab工具箱(Toolbox),其中涵盖的东西就很多了,像是一些分类聚类的模型和算法,一些数据的表示和绘制等,应该会有所帮助,但是一般都是英文的,还是那句话,用到的话肯定英文也不是问

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最经常使用的是用于分类,只是SVM也能够用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,opencv中自然也是有集成好了,我们能够直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单.易于使用和高速有效的SVM模式识别与回归的软件包. 网上讲opencv中SVM使用的文章有非常多,但讲SVM參数优化的文章却

一个.开发环境 操作系统:fedora14 Opencv版本号:2.0 Qt版本号:4.7 arm:mini6410 交叉编译工具:arm-linux-gcc-4.5.1 二.安装与配置 Linux系统的安装,交叉Qt-creator的安装还有交叉编译工具的安装,网上说的基本都没什么问题,測试后都能够用. 这里安装Qt-Creator遇到了一点小问题,依照网上的和mini6410开发手冊上的安装方法太复杂了.用QtSdk-offline-linux-x86-v1.2.1.run安装方便又准确.

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage

OpenCV是跨平台的强大的计算机视觉识别和图像处理的开源库,可以利用他来实现:模式识别.构建神经网络.深度学习,总之用途多多,入门级就先做一下图像处理吧! 基本的图像处理算法(图像灰阶化.二值化.仿射变换.缩放变换以及各种插值方法)在百度或者谷歌上就能随便找到算法,但是我想找到一种可以进行局部球状或者弧形状梯级式变形,找了很久没有,嗯....关键问题还是得靠自己 问题分析: 如果我要实现想现实中如下的变形,应该怎么办?(本人文化很低,不懂得这种叫什么现象,暂且叫:弧形变形吧) 嗯,通过观察一下