扬风踏浪

1. 如何在C/C++中使用lapack库中的函数：    通常，应该如下声明需要使用的lapack函数：extern "C" {  extern void sgetrf_(int*, int*, float*, int*, int*, int*);  exter

HSI、HSV、RGB、CMY、CMYK、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV颜色模型HSV颜色空间 HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1

参考：1）user guidehttp://www.netlib.org/lapack/lug/在LAPACK网站上给出的有user guide,这个user guide应该是要完整地读过的，里面有命名规则，功能介绍。只有了解LAPACK能做哪些，才可以更好地使用LA

关于CLAPACK的使用网上的资料并不多。主要就是官方网站上的安装说明，以 及LAPACK官方论坛上的一些资料。然而，国外一般科研使用的平台都是UNIX或LINUX, 所以对于windows上使用CLAPACK的相关介绍就很少。幸运的是，官方提供了CLAPACK的windows版

CLAPACK的dgeev_求特征值2009-11-15 16:07(hplonline)2009.11.15CLAPACK在上一篇介绍过了。虽然这个库很强大，但是参数太冏了，看了很久才搞定。。这篇讲解dgeev_函数的用法，从

[转载]图像处理的前沿工作组及资料转载至http://bbs.image-pro.com.cn/read.php?tid=1168 做图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献)，解

浅谈SIFT算法［zz］SURF算法是SIFT算法的加速版，opencv的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导，对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章。    不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自 动找出两幅图像里面相同的景物，并且建立它们之间的对

SIFT算法研究资料[zz]Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变 换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算 法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮

用途在二值图像或灰度图像中检测并标记连通区域，统计连通区域的信息如面积、周长、重心、区域形状参数（形状因子、矩、直方图、其他）等。 步骤轮廓追踪（追踪原理+链码）-->链码表转换为第一类或第二类线段表-->检测并标记连通区域，统计连通区域的信息。 原理参看资料《C与C++图像处理编程》第八章轮廓跟踪。