brightming的专栏

参考：http://blog.youkuaiyun.com/design321/article/details/47811099参考上面的文章：因为我的gcc和cmake、python都满足要求，不需要再装。文中提到的装numpy我也没有执行。直接到这里：   yum install -y gcc gcc-c++ gtk+-devel libjpeg-devel libti

1、直接使用 cv::getRotationMatrix2D() 2、将四个顶点旋转角度 基本原理参考：这里写链接内容 1）先平移到center 2）进行旋转 3）重新加上偏移量 double cosv=cos(abs(rotated_rect.angle*3.1415926/180)); double sinv=sin(ab

内容b-spline的学习网址学习理解现成的代码动手翻译系数计算函数用opencv图形验证效果b-spline的学习网址对b-spline的介绍网址： http://www.qiujiawei.com/b-spline-1/根据上面的网址，找到下面的讲义，这个讲义，内容已经说的很清楚了： http://www.cs.mtu.edu/~shene/COURSES/cs3621/NOTE

1 概述海思对于深度学习，提供了多层感知器的人工神经网络预测支持。其操作比较简单，加载由转换工具转换后的opencv训练产生的模型文件，组织测试数据，输入模型进行预测。操作的时候，重点要注意的是，海思对于接收到的输入是按照s16q16的格式来解析的，所以，对于同样一个数值，给opencv训练，和给海思预测，就需要有不同的形式，以此，让它们两者从自己的角度来看，看到的是同一个数值。

1、弄清楚scale的过程double scale = 1.; int levels = 0; vector<double> levelScale; for( levels = 0; levels < nlevels; levels++ ) { levelScale.push_back(scale); if( cvRound(img.co

转载自：https://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/11/07/opencv-hog-detector-result-clustering/OpenCV HOG Detector: Result ClusteringNovember 7, 2013·by Chris McCormick·in Tutorial

过程基本上参考：http://wiki.opencv.org.cn/index.php/VC_2010下安装OpenCV2.4.4

1、文件目录 /src/face_landmark_detection_test1_ex.cpp —-/jni/ ———-Application.mk ———-Android.mk2、文件内容 2.1 Application.mk[zzz@localhost jni]$ cat Application.mk APP_STL:=gnustl_staticAPP_CPPFLAGS:=-fr

编译使用opencv库的android程序上一篇介绍了交叉编译opencv为适合android使用的库，现在需要编写测试程序，使用opencv进行处理。由于对cmake还不熟悉，直接使用mk文件来编写（其实mk文件也不是很熟。～.~）关于Android.mk和Application.mk的说明请参考链接： http://developer.android.com/intl/zh-cn/ndk/gu

在移植到arm开发板的时候已经说过，opencv已经为各平台准备了一套cmake交叉编译脚本。为android移植的脚本在opencv目录/platforms/android/android.toolchain.cmake。 这个脚本里面有很详细的过程介绍，按照它里面的说明，配置好ndk的路径，就可以了。 但我们还需要实现其他目的： 1、使用fpu，neon,且Tag_FP_arch: VFP

1、安装opengl和开发包2、安装

移植opencv3.1.0到hi3516a参考文章：http://stackoverflow.com/questions/14810135/erro-while-cross-compile-opencv-program-for-armhttp://blog.youkuaiyun.com/pangdegui/article/details/42716829http://www.cnblogs.com/rickyk

[root@localhost gumh]# yum install gtk2-devel.x86_64 Loaded plugins: fastestmirror, langpacks Loading mirror speeds from cached hostfile * base: mirrors.163.com * extras: mirrors.zju.edu.cn * u

opencv3.0.0编程遇到的问题一、代码一个最简单的DisplayImage.cpp，代码为：#include <stdio.h>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(int argc, char** argv ){ //if ( argc != 2 ) // { // printf("usag

dlib交叉编译到arm使用dlib是很方便的，开发者可以将其视为一个工具来使用，看其说明：High Quality Portable CodeGood unit test coverage. The ratio of unit test lines of code to library lines of code is about 1 to 4.The library is tested re

参考： http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/45276053初步理解：1、取训练集 2、以训练集为样本，计算出协方差矩阵，减去均值后的（中心化以后的）。协方差矩阵是一个方阵，设为N*N。 3、计算相应的特征值、特征向量 特征值会有N个，每个特征值对应的特征向量是N维的。 4、每个特征向量就是一个特征脸（猜测应该就是对应每个训练集人的特征

[root@localhost release]# cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=../build/ .. – Detected version of GNU GCC: 48 (408) – Found ZLIB: /lib64/libz.so (found suitable version “1.2.7”,

opencv 3.0.0 测试lbp效果参考资料： http://www.bytefish.de/blog/local_binary_patterns/lbp从原理上来说，是相对比较好理解的，但是后面怎么使用，还没有弄明白，先直观的感受一下图像的lbp纹理特征的视觉效果。代码：/* * lbptest.cpp * * Created on: Dec 29, 2015 * Aut

利用pointPolygonTest的方法，具体： 将findcontour得到的rotated_rect的四个顶点，组成vector，作为输入的第一个参数，把待测试的点作为第二个参数。bool containPt(Point2f &pt){ for(int l=0;l<4;l++) inps.push_back(rect_points[l]); if(cv::p