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今天琢磨了一下，觉得挺好一想法，不知道有没有人做过研究。对于特定方向（以地面参考）目标大小的探测，比如直立，目标在像面上的方向一定是光心，光心垂地线与ccd的交点，目标接地点，三点决定的面与ccd的交线。比如与地平行，像面目标方向一定是光心，光心水平线与ccd的交点，目标接地点，三点决定的面与ccd的交线。可以用于特定目标的大小的标定。先找接地点，再按一定的方向搜索，即可以得到目标在像面上的长

 用haar的识别算法。必须要把载入的分类器写成文件。历尽千辛万苦，终于搞定了，分类器文件近4M。在vc下编译，需要十几秒，检测成功。但在ccs下编译了一个小时都没有编译完。郁闷。不行的话，要考虑重新写一个简洁的分类器。

 以前的基本思路是人脸检测为主，运动检测为辅。 在云台上测试有一些效果，不太好。 现在要实现用运动中的摄像头进行运动检测。要对背景进行补偿。在二维运动的时候，效果还不错。像素级的补偿就足够了。

移植成功！！！分类器的载入还有一些问题，我的分类器文件大小达到近4M。现在先训练了一个简单的人眼检测的分类器，只有7级，每级一棵树，只有十几K。测试很成功。cheer！！出现了一小小问题，很郁闷。printf打不出信息。怪事。原来是没有包含头文件，编译器也没有报错。md。发现：打完一行最好要回车，否则不会实时显示。下一步是重写一下分类器。写成数据文件。

摄像机标定算法中的很多处理，都有道理。比如内参数矩阵的定义。实现了单位的归一化，使世界坐标的实际值不重要，单位也不重要，只是单位为1的方格。