_愤怒的石头_的专栏

本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.youkuaiyun.com/ljbkiss/article/details/7378392  最开始的C接口中的是 cvGetTickCount()和 cvGetTickFrequency()，在程序段的开始和结束时两次使用cvGetTickCount()，然后将两次的差除以cvGetTickFrequency()后就可以获得程序段的以微秒

【摘要】本文主要介绍在CVPR和图像处理领域中较为常用的一种图像区域（Blob）提取的方法——连通性分析法（连通区域标记法）。文中介绍了两种常见的连通性分析的算法：1）Two-pass；2）Seed-Filling种子填充，并给出了两个算法的基于OpenCV的C++实现代码。一、连通区域分析连通区域（Connected Component

对人脸检测的研究最初可以追溯到 20 世纪 70 年代，早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法，变形模板匹配等。近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法，如统计模型方法，神经网络学习方法，统计知识理论和支持向量机方法，基于马尔可夫随机域的方法，以及基于肤色的人脸检测。目前在实际中应用的人脸检测方法多为基于Adaboost 学习算法的方法。    Viola人脸检测方法是一种基于

1 直线是如何表示的？对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，常见的有点斜式，两点式两种表示方法。然而在hough变换中，考虑的是另外一种表示方式：使用（r,theta）来表示一条直线。其中r为该直线到原点的距离，theta为该直线的垂线与x轴的夹角。如下图所示。2 如果坐标系中有多个点，又怎样识别出哪些点在一条直线上呢？使用hough变换来检测直线的思想就是：为每一个点假设n个方

申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://blog.youkuaiyun.com/liuyue2046/article/details/12658441***********************************************************************************************************************

之前介绍过Hog特征(http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/7782726)，也介绍过SVM分类器（http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/6453502 ）；而本文的目的在于介绍利用Hog特征和SVM分类器来进行行人检测。        在2005年CVPR上，来自法国的研究人员

人脸数据库汇总2009年08月07日 星期五 02:11 P.M.人脸数据库汇总■Annotated Database (Hand, Meat, LV Cardiac, IMM face) (http://www2.imm.dtu.dk/~aam/)■AR Face Database (http://cobweb.ecn.purdue.edu/~aleix/

OpenCV给我们提供了很多训练分类器的方法和程序。对于人脸检测的分类器训练叫做海尔训练，我们可以用这些方法创建我们自己的分类器。（一）数据准备：正样本（人脸）        我们需要收集只含有脸部的图像。The UMIST Face Database 有着类似Video般的连续脸部图像，不论是正脸的还是侧脸的。我以为训练这些图像能生成一个面部表情鲁棒性很好的脸部检测器。然而我想得

原文：http://www.cvrobot.net/collect-opencv-resource-learn-study-note-chinese/整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记、原理分析、使用例程等相关的博文。排序不分先后，随机整理的。如果有好的资源，也欢迎介绍和分享。1：OpenCV学习笔记作者：优快云数量：55篇博文网址：http://bl

#include #include #include #define OK 0;#define ERROR -1#define OVERFLOW -2#define YES 1#define NO 0#define STACK_INIT_SIZE 100#define STACK_INCREMENT 10typedef int Status;typedef int T

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本文非笔者原创，原文转载自：http://www.cnblogs.com/armlinux/archive/2012/02/15/2396763.htmlAndrew Huang 转载请注明作者及联络方式  在摄像头之类编程经常是会碰到YUV格式,而非大家比较熟悉的RGB格式. 我们可以把YUV看成是一个RGB的变种来理解.   YUV的原