jay463261929的博客

1. cv::meanStdDev ( img, mean, stddev ); //求均值方差例如：cv::Mat   img;  Scalar     mean;  Scalar     stddev;cv::meanStdDev ( img, mean, stddev ); uchar       mean_pxl = mean.val[0];

例如：安装opencv2.4.10创建opencv2.4.10.sh文件：内容如下////////////////////////////////////mkdir OpenCVcd OpenCVecho "Removing any pre-installed ffmpeg and x264"sudo apt-get -y remove ffmpeg x264 libx264-devecho "I

error:     无法启动此程序，因为计算机中丢失opencv_core2410d.dll。尝试重新安装该程序以解决此问题。解决办法：      到OpenCV的安装目录中找出这二个DLL将其与我们的运行的exe放在同一目录，再运行，就OK。备注：注意添加环境变量，并重启。

PnP（Perspective n Points）：2D—3D，求解相机位姿一、函数介绍源码位置：An example of how to use solvePNPRansac for object detection can be found at opencv_source_code/samples/cpp/tutorial_code/calib3d/real_time

cv::Mat M(3,4,CV_32F,cv::Scalar(0));    _R.copyTo(M.rowRange(0,3).colRange(0,3)); //3*3    _T.copyTo(M.rowRange(0,3).col(3));//3*1        M = T2D*M*T3Dt;    _R = M.rowRange(0,3).colRange(0,3

写在前边：据官方说法，目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边，由于不稳定，所以不能在release版本里发行，只有在稳定以后才会放进release里边。但是这里边有很多我们经常要用的算法，比如SIFT，SURF等（在xfeatures2d 模块里边）。官网提供了说明，可以把opencv_contrib扩展模块添加编译到已安装的opencv3.0.0里边，也可以安装的时候

转载：http://blog.youkuaiyun.com/lanbing510/article/details/41698517一、安装1 安装cmake及一些依赖库sudo apt-get install cmakesudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev

例如： typedef  Vec  Vec3b;其实要理解这句语句，很明显只要理解 Vec即可~其实这句就是定义一个uchar类型的数组，长度为3而已，例子如下：例如 8U 类型的 RGB 彩色图像可以使用 Vec3b；对于 Vec 对象，可以使用[]符号如操作数组般读写其元素，如：Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色

一、简述以二维平面上的分类为例，下面给出了不同的分类可能，哪个才是最优的分类呢？可以看出第一种分类方法是最好的，为什么呢？因为它的分类平面到两类边界的距离（Margin）最大。所以SVM也叫Large Margin分类器。各种资料对它评价甚高，说“ 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优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中”。