#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include "math.h" using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread(); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n"); ; }

没想到我2010年买的笔记本显卡GT330M 竟然还能跑CUDA,果断小试了一把,环境为CUDA6.5+VS2012,写了一个积分图实现均值滤波.类似于OpenCV的blur()函数. 使用lena.jpg做测试,效果如下:        代码在此: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <opencv2

利用积分图像,可以计算在某象素的上-右方的或者旋转的矩形区域中进行求和.求均值以及标准方差的计算,并且保证运算的复杂度为O(). #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/vcprojects/images/test.png", IMREAD_GRAYSCA

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

原文地址(英文) 积分图 是 [Crow(1984 年)] 提出的用于提高多尺度透视投影中纹理的渲染速度的一种技术. 积分图最流行的应用是 快速归一化互相关 (fast normalized cross-correlation), Viola-Jones 目标检测框架, SURF 变换( Speeded Up Robust Feature). 本章介绍的是积分图在基本的块统计滤波器中的应用. 均值 随机变量 \(X=\{x_1,\dots,x_n\}\) 的离散分布的均值 \(\mu(X)\)

一.积分图介绍 定义:图像左上方的像素点值的和: 在Adaboost算法中可用于加速计算Haar或MB-LBP特征值,如下图: 二.代码实现 #include <opencv/highgui.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h> using namespace cv; int calcIntImage(unsigned char *pucSrcImage, unsigned in

前面在图像处理一栏中涉及到boxfilter 的时候,简单介绍过积分图,就是每个像素点是左边和上边的累加和,这样的话可以方便均值和方差,以及直方图统计的相关运算,这里再次结合网络资源重新单独对积分图做专门的介绍. 积分图的概念最早是由Paul Viola等人提出的,并被应用到实时的对象检测框架中.对于一个灰度图像而言,其积分图也是一张图,只不过这个图跟普通的灰度图,彩色图稍有不同.这是因为,一般我们说的灰度图.彩色图,都是相机拍摄到的真实物体在某个时刻的真实画面.而积分图虽然也可以理解为一张图,

OpenCV实现图象翻转.滤波.锐化 注:以下代码,使用opencv库函数实现了对图片的翻转.灰度图转换.各种滤波.各种锐化. 库函数相关参数及说明参阅:OpenCV中文站=>opencv教程(cn) #include <iostream> #include <stdio.h> #include <Windows.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1528 题意就是给有两个人有n张牌第二个人知道第一个人的牌的序列: 然后第二个人尽可能的让自己得更高的分,求这个最高分: 就是对方拿一张牌出来自己拿一张比他大的就得1分,如果相等就按红桃>黑桃>方块>梅花进行比较: 建图求最大匹配就可以了:注意:A是最大的牌... #include<stdio.h> #include<iostream> #include<stri

首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np#bincount():统计非负整数的个数,不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts) 求

题意: 就是求桥最多的一条路 解析: 先求连通分量的个数 然后缩点建图  求直径即可 #include <bits/stdc++.h> #define mem(a, b) memset(a, b, sizeof(a)) using namespace std; , INF = 0x7fffffff; vector<]; ], lowlink[maxn<<], sccno[maxn<<], dfs_clock, scc_cnt, d[maxn<<], v

import numpy as nparr = [1,2,3,4,5,6]#求均值arr_mean = np.mean(arr)#求方差arr_var = np.var(arr)#求标准差arr_std = np.std(arr,ddof=1)print("平均值为:%f" % arr_mean)print("方差为:%f" % arr_var)print("标准差为:%f" % arr_std)

所谓快速多通道积分图计算,其实就是 cumsum2D. 我写了一个比较快的版本(比 VLFeat 的快),用 mex 编译一下就能用了. 代码 #include <string.h> #include <mex.h> #include <stdio.h> #include <stdint.h> // compute integral image template <typename T> void integral(const T* in, T*

Boxfilter 快速计算 它可以使复杂度为O(MN)的求和,求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度,它的缺点是不支持多尺度. Boxfilter 的原理有点类似 Integral Image,而且比它还要快,但是实现步骤比较复杂.在计算矩形特征之前,Boxfilter 与 Integral Image 都需要对图像进行初始化(即对数组A赋值), 不同于 Integral Image, Boxfilter 的数组 A 中的每个元素的值是该像素邻域内的像素和(或像素平方和), 在需要

在OpenCV中,能够很方便的求轮廓包围盒.包括矩形,圆形,椭圆形以及倾斜的矩形(包围面积最小)集中包围盒.用到的四个函数是: Rect boundingRect(InputArray points) void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius) RotatedRect minAreaRect(InputArray points) RotatedRect fitEllipse(Input

OpenCVSharp是OpenCV的.NET wrapper,是一名日本工程师开发的,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp. 该源码是 BSD开放协议,BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议.基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布或商业化销售. 1.OpenCVSharp的下载 可以直接从上面的github上下载源码,自行编译引用: 也可用vs中的nuget包管理器下载:

假设有10个三维的点,使用数组存放它们有四种常见的形式: ①一个二维数组,数组的类型是CV32FC1,有n行,3列(n×3) ②类似①,也可以用一个3行n列(3×n)的二维数组 ③④用一个n行1列(n×1)的数组或者1行n列(1×n)的数组,数组的类型是CV32FC3 四种形式的内存布局如下图: <学习OpenCV>中给出的计算给定点的公式如下: 说明: 其中row col channel分别表示行号 列号 和通道号: 这些都已从0开始计算,具体如下: 通道号channel=所在的维数(X或Y

Warm up Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 5093    Accepted Submission(s): 1131 Problem Description N planets are connected by M bidirectional channels that allow instant transport

前面讲过了无向图,有向图求欧拉回路,欧拉通路的做法.可以直接根据度数来判断,当然前提是这是一个连通图. 这道题既有无向边,又有有向边,然后求欧拉回路. 采用的方法是最大流. 具体处理方法. 首先,我们对无向边,进行随意定边.定完边之后,求出每个点的出度入度.如果某个点的出度入度之差为奇数,那么就无法形成欧拉回路. 接下来所有的点的度数之差都是偶数了,对于有向边,我们不需要处理. 对于无向边,我们给初始随意定的边的方向,流量+1,即如果一条无向边,a - b,我们初始给他定边是a -> b,那么我

文字描述 与AOV-网相对应的是AOE-网(Activity on Edge)即边表示活动的网.AOE-网是一个带权的有向无环图.其中,顶点表示事件Event,弧表示活动,权表示活动持续的时间.通常,AOE-网可用来估算工程的完成时间. 对AOE-网来说,研究的问题有两个:(1)完成整项工程至少需要多少时间?(2)哪些活动是影响工程进度的关键? 由于在AOE-网中有些活动可以并行地进行,所以完成工程的最短时间是从开始点到完成点的最长路径的长度(指路径上各活动持续时间之和,不是路径上弧的数目).路