lemonaha的博客

最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术，它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配。 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares fitting) 。这里有 拟合圆曲线 的公式推导过程 和 vc实现。 void CViewActio

由于图片尺寸过大，对图像进行resize处理用到的各种差值方法比较耗费时间，于是手动将图片缩小，每8*8个像素取一个点组成新的图片。主要考虑两种方式，第一种at方法取图像中的点的用法：image.at<uchar>(i,j)：取出灰度图像中i行j列的点；image.at<Vec3b>(i,j)[k]：取出三通道图像中的某一通道对应的值。第二种(明显较为高效):image.ptr<uchar>(i

卡尔曼滤波参考链接： http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4371439.html http://www.cnblogs.com/rubbninja/p/6220284.html Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法，原文为：A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。文章推导很复

一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter)，粒子滤波其实有很多变

高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model），高斯混合模型（或者混合高斯模型），也可以简写为MOG（Mixture of Gaussian） MOG算法原理: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531565.htmlopencv实现MOG： http://www.cnblogs.com/torna

失焦的图片和对焦准确的图片最大的区别就是正常图片轮廓明显，而失焦图片几乎没有较大像素值之间的变化对图像的横向，以及纵向，分别做差分，累计差分可以用来作为判断是否失焦的参考double focus_measure_GRAT(Mat Image){ double threshold = 0; double temp = 0; double totalsum = 0;

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征Hog-RachelZhangPCA数据降维图像的Hu矩特征SIFT

1.下载建议直接安装下面链接中qt下面的qt-opensource-linux-x64-5.4.0.run可以避免很多安装中的问题为了后面例子代码编译生成的统一性，也为了方便国内用户下载，本人将 Qt 5.4.0 版本开发环境存了一份在百度网盘里： http://pan.baidu.com/s/1nuk5Lbz 下载参考链接 https://lug.ustc.edu.cn/sites/qtgui

cmake编译opencv参考链接：http://blog.youkuaiyun.com/tfygg/article/details/50199319修改源代码修改源代码中某些函数但是不改变函数接口例如，将新的opencv编译文件夹下（my310cmake）的modules下imgproc中的工程打开，找到canny.cpp 增加一行代码printf("its a test for changing the

1.下载建议直接安装下面链接中qt下面的qt-opensource-linux-x64-5.4.0.run可以避免很多安装中的问题为了后面例子代码编译生成的统一性，也为了方便国内用户下载，本人将 Qt 5.4.0 版本开发环境存了一份在百度网盘里： http://pan.baidu.com/s/1nuk5Lbz 下载参考链接 https://lug.ustc.edu.cn/sites/qtgui

图像质量评估PSNR和SSIM

最小二乘拟合平面#include <iostream> #include <windows.h> #include "opencv.hpp" #include <string>#include <stdlib.h>#include <stdio.h>using namespace std;using namespace cv;//Ax+by+cz=D void cvFitP

findContours后会对输入的2值图像改变，所以如果不想改变该2值图像，需创建新mat来存放，findContours后的轮廓信息contours可能过于复杂不平滑，可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似contourArea函数可以得到当前轮廓包含区域的大小，方便轮廓的筛选findContours经常与drawContours配合使用，用来将轮廓绘制出来。其中第

http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.htmlhttp://blog.youkuaiyun.com/keith_bb/article/details/70408907