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转载自http://hi.baidu.com/intellyoung/item/64fb51d6207fac50d63aae05记录一下，方便以后查。以下内容基本为转载。一、基础 　　rgb2gray，formula：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114二、整数算法　　而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解：HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域，用于目标检测的特征描述器。这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值。这种方法跟边缘方向直方图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invarian

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_675662490100idlj.html       函数 cvRound, cvFloor, cvCeil 用一种舍入方法将输入浮点数转换成整数。 cvRound 返回和参数最接近的整数值。 cvFloor 返回不大于参数的最大整数值。cvCeil 返回不小于参数的最小整数值。在某些体系结构中该函数 工作起来比标准 C

计算机视觉领域的一些牛人博客，研究机构等的网站链接zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09       转自：http://www.cnblogs.com/Rick-w/archive/2012/04/14/2446921.html       以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，

图像跟踪是一个不断发展的研究方向，新的方法不断产生，再加上其它学科的方法的引入，因此对于图像跟踪算法的分类没有确定的标准。对于所有的跟踪算法，需要解决两个关键问题：目标建模和目标定位[35]。以下根据目标建模所用的视觉特征和目标定位所用的方法对跟踪算法分类。      1．据视觉特征分类：欲实现目标的准确定位需要以描述目标的视觉特征建立其表观模型。具有良好可分性的视觉特征，是实现对跟踪目标

问题描述：已知两幅图像Image1和Image2，计算出两幅图像的重叠区域，并在Image1和Image2标识出重叠区域。算法思想：若两幅图像存在重叠区域，则进行图像匹配后，会得到一张完整的全景图，因而可以转换成图像匹配问题。图像匹配问题，可以融合两幅图像，得到全景图，但无法标识出在原图像的重叠区域。将两幅图像都理解为多边形，则其重叠区域的计算，相当于求多边形的交集。通过多边形

本文的PDF版本，以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载：1、PDF版本以及文献：http://download.youkuaiyun.com/detail/ty101/53498162、原作者的MATLAB代码：http://download.youkuaiyun.com/detail/ty101/5349894LBP一种用来描述图像纹理特征的算子，该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人