靈飛

//#include"stdafx.h"#include#include "opencv2\opencv.hpp"#include "windows.h"#include "fstream"#include #include#include#include#include#ifdef HAVE_IPP#include "ipp.h"#endif using

以前就发现了vector中的erase方法有些诡异(^_^)，稍不注意，就会出错。今天又一次遇到了，就索性总结一下，尤其是在循环体中用erase时，由于vector.begin() 和vector.end()是变化的，因此就引入了错误的可能性。erase的函数原型有两种形式:iterator erase(iterator position);iterator erase(iterato

转载： http://blog.youkuaiyun.com/yanzi1225627/article/details/7687310背景：现在有CvMat类型的矩阵n个，每个矩阵都是1*m的行向量，也即每个CvMat代表一个样本的特征向量。现在需要申请一个n*m, 即n行m列的矩阵， 每一行表示一个样本的特征向量，特征向量的维数为m。此问题也就是纠结我多天的矩阵合并问题。

智能指针类引用计数智能指针(smart pointer)的一种通用实现技术是使用引用计数(reference count)。智能指针类将一个计数器与类指向的对象相关联，引用计数跟踪该类有多少个对象的指针指向同一对象。引用计数为0时，删除对象。其基本使用规则是： 每次创建类的新对象时，初始化指针并将引用计数置为1。当对象作为另一对象的副本而创建时，复制构造函数复制指针并增加与之相

转载： http://www.cnblogs.com/liu-jun/archive/2013/03/24/2979648.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referralOpenCV（计算机视觉库）2.4.4版本已经发布了，OpenCV发展到现在，由最初的C接口变成现在的C++接口，让开发者写程序越来越简单，接口越来越合理，也不用担心内存释放问题。但

SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最常用的是用于分类，不过SVM也可以用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。    对于功能这么强的算法，opencv中自然也是有集成好了，我们可以直接调用。OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效

最近在做图像拼接项目，原打算用大众化的sift点匹配然后拼接。发现sift算法运算量巨大，不能满足拼接的实时要求，同时特征点法需要不同程度的干预（比如，需要随机抽样来删选优质的匹配点对），不满足自动匹准的要求。最后，只得尝试着用基于区域匹配的方法。          基于区域的方法其实就是模板匹配了，opencv已经为我们提供函数:void cv::matchTemplate( I

1、一次性打印vector中的所有元素2、将两个vector元素组合到一个vector中