In the 1960s, the legendaryStanford artificial intelligence pioneer, John McCarthy, famously gave agraduate student the job of “solving” computer visi...
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2014-07-10 00:59:27
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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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2014-07-07 22:50:43
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原文：http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887 （一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的...
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2014-07-07 19:18:22
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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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2014-07-03 11:42:37
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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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2014-07-01 21:32:02
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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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2014-07-01 12:40:55
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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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2014-06-30 22:07:41
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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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2014-06-30 19:49:50
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以下是几种常用的核函数表示：线性核（Linear Kernel）多项式核（Polynomial Kernel）径向基核函数（Radial Basis Function）也叫高斯核（Gaussian Kernel），因为可以看成如下核函数的领一个种形式：径向基函数是指取值仅仅依赖于特定点距离的实值函数，也就是。任意一个满足特性的函数 Φ都叫做径向量函数，标准的一般使用欧氏距离，尽管其他距离函数也是可...
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2014-06-30 19:03:44
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/******************************************************************************************************************************************************************************************翻译：Mastering...
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2014-06-30 09:24:59
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