自用博客

整理的特别好，刚刚入门的我看了觉得很受益，转来收藏一下。 感谢水木上同领域的同学分享，有了他的整理，让我很方便的获得了CV方面相关的经典论文，我也顺便整理一下，把pdf中的文字贴到网页上，方便其它人更直观的获取所要内容~~~     资料的下载链接为：      http://iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish?folderid=775855

转载自：http://school.cnd8.com/vc/jiaocheng/28657.htm首先，本文适合那些由网络传输得到的JPEG、GIF图像显示，因为这些图像都是以“BYTE数组”这种形式传输。    直接给出函数，不说废话了！//-----------以下两句放在头文件定义的地方#include "Gdiplus.h"using namespace Gdipl

转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cfb366d010162wk.html我们很熟悉概率论中的一阶矩二阶矩高阶矩，但是很多人可能和我一样，不明白图像中矩是拿来干嘛的。在计算机视觉的书中，虽然有提到矩，但是讲的很泛泛也很笼统。自然Google百度这些东西也是靠不牢的。在阅读了相关论文之后，我终于大致对矩在图像中的应用有了了解。其实矩除了在概率论中有体

转载自：http://iysm.net/?p=7IJG全称为Independent JPEG Group，是一个用于处理JPEG文件格式的开源库。用于遥感和地理信息系统数据处理的GDAL就是用这个库进行JPEG格式解析的。IJG的主页是http://www.ijg.org/，源代码和一些相关文档可以在http://www.ijg.org/files/下找到。本文中将依据文档

转载自：blog.youkuaiyun.com/carson2005  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，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/windtalkersm/article/details/8018980感谢原作者的整理！TLD是一种算法的简称，原作者把它叫做Tracking-Learning-Detection。搞视觉的人看到这个名字都会吓一跳，很ambitious的计划。是09年的工作，不算太久，不过也不太新。网上关于这个的资源其实很多，很大程度和作者开放源

转载自http://www.cnblogs.com/moondark/archive/2012/04/10/2441081.html以及http://www.cnblogs.com/moondark/archive/2012/04/12/2444602.html感谢原作者的无私奉献！TLD即Tracking Learning Detection，Zdenek Kalal大神

这是一篇将多篇文章合并的长文，当然也是别人整理的，我实在喜欢，就搬运过来了。原文链接在http://blog.youkuaiyun.com/dcraw/article/details/7617891感谢原作者，也感谢整理的人。以下是整理人的声明：***************************************************************************

转载自：http://www.cnblogs.com/moondark/archive/2012/05/12/2497391.html近来在研究跟踪，跟踪的方法其实有很多，如粒子滤波（pf）、meanshift跟踪，以及KLT跟踪或叫Lucas光流法，这些方法各自有各自的有点，对于粒子滤波而言，它能够比较好的在全局搜索到最优解，但其求解速度相对较慢，由于其是基于颜色直方图的计算，所以对相同

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u011867581/article/details/130937291. CVPR （IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ,IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议）      CVPR是IEEE一年一度的学术会议，会议的主要内容是计算机视觉与

目前监控行业中主要使用Qcif（176×144）、CIF（352×288）、HALF D1（704×288）、D1（704×576）等几种分辨率，CIF录像分辨率是主流分辨率，绝大部分产品都采用CIF分辨率。目前市场接受CIF分辨率，主要理由有四点：1、目前数码监控要求视频码流不能太高；2、视频传输带宽也有限制；3、使用HALFD1、D1分辨率可以提高清晰度，满足高质量的要求，但是以高码流为代价的