In the 1960s, the legendaryStanford artificial intelligence pioneer, John McCarthy, famously gave agraduate student the job of “solving” computer visi...
                            
                            
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                                世界杯期间,花了几个小时读完了这本.个人感觉,这书名该叫做.这本书最大的看点是体会喷子如何把喷演变成一种艺术.虽然Yegge大部分时候都在喷,但是不可否认他的观察力确实很敏锐:比如对C++的分类(愚钝的语言,温和的保守派),比如对"坏"敏捷的批判(一种营销,日程表的暴政),比如对JAVA代码膨胀的鄙...
                            
                            
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                                #include#include#include#include int main(){ IplImage* img = cvLoadImage("1.jpg"); IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,1); cvNamed...
                            
                            
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                                /** * Inflater英文意思是膨胀,在Android中应该是扩展的意思吧。 LayoutInflater的作用类似于 * findViewById(),不同点是LayoutInflater是用来找layout文件夹下的xml布局文件,并且实例化...
                            
                            
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                                背景减除 一旦背景模型建立,将背景模型和当前的图像进行比较,然后减去这些已知的背景信息,则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了 缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设:所有像素点是独立的 场景建模 新的前景(物体移动的新位置) —— 旧的前景 (物体离开后留下的“空洞”)—— 背景 cvInitL...
                            
                            
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                                理解物体运动主要包含两个部分:识别和建模 识别在视频流后续的帧中找出之前某帧镇南关的感兴趣物体 寻找角点 可跟踪的特征点都称为角点,从直观上讲,角点(而非边缘)是一类含有足够信息且能从当前帧和下一帧中都能提取出来的点 Harris 角点位于图像二阶导数的自相关矩阵有两个最大特征值的地方,这在本质上表...
                            
                            
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                                这种理论看的已经够多了,感觉应用价值不大(矫正畸变图像还凑合,用摄像机测距神马的。。。) 有始有终吧,简单把内容梳理一下 针孔 摄像机模型 —— 过于理想(不能为快速曝光收集足够的光线) 透镜可以聚焦足够多的光线到某个点上,使得图像的生成更加迅速 —— 代价,引入畸变 摄像机模型 焦距 针孔中的点 ...
                            
                            
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                                分水岭算法 将图像中的边缘转化成“山脉”,将均匀区域转化为“山谷” 分水岭算法首先计算灰度图像的梯度,这对山谷或没有纹理的盆地(亮度值低的点)的形成有效,也对山头或图像中没有主导线段的山脉(山脊对应的边缘)的形成有效。然后开始从用户指定点或算法得到的点开始“灌注”盆地知道这些区域连在一起。基于这样产...
                            
                            
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                                OPENCV 中的代码改进,当然要根据自己的实际情况来,OPENCV 中行人检测有两种矩形框的融合算法,这里只对meanshift 方法做改进
如果有更好的方法,希望可以跟我讲下。
对于去除重合部分,我也写了改进,看懂了可以加到自己程序中。
为什么要做局部MeanShift? 
图1.全局MeanShift
如图所示:两幅图像距离较近且有多个矩形框,全局MeanShift融合后可...
                            
                            
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                                /******************************************************************************************************************************************************************************************翻译:Mastering...
                            
                            
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