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今天在看矩形滤波的时候被一些gailian

行人检测(Pedestrian Detection)资源原文链接 http://hi.baidu.com/susongzhi/item/085983081b006311eafe38e7一、论文CVPR2013年行人检测相关的文章[1] Robust Multi-Resolution Pedestrian Detection in Traffic Scenes

一、网上一些参考资料　　     在博客目标检测学习_1(用opencv自带hog实现行人检测) 中已经使用了opencv自带的函数detectMultiScale()实现了对行人的检测，当然了，该算法采用的是hog算法，那么hog算法是怎样实现的呢？这一节就来简单分析一下opencv中自带 hog源码。     　　网上也有不少网友对opencv中的hog源码进行了分析，很不

1.        CvPoint，一个包含integer类型成员x和y的简单结构体。两个变体类型：CvPoint2D32f和CvPoint3D32f，其中2D和3D表示2维和3维，以及f表示浮点就不用多说了。        CvSize类型与CvPoint非常相似，但它的数据成员是integer类型的width和height，即引用的时候是.width而不是.x了。CvSize的变体只有

原文地址：http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/23/2784125.html

本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。其实使用起来是很简单的，从后面的代码就可以看出来。本文参考的资料为opencv自带的sample。 　 关于opencv中hog的源码分析，可以参考本人的另一篇博客：opencv源码解析之(6)：hog源码分析　　开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.0

OpenCV成长之路(2)：图像的遍历我们在实际应用中对图像进行的操作，往往并不是将图像作为一个整体进行操作，而是对图像中的所有点或特殊点进行运算，所以遍历图像就显得很重要，如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题。一、遍历图像的4种方式：at(i,j)Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。下面我们通过一个图

原文地址： 视觉计算研究论坛http://www.sigvc.org“概率模型与计算机视觉”林达华美国麻省理工学院（MIT）博士      上世纪60年代, Marvin Minsky 在MIT让他的本科学生 Gerald Jay Sussman用一个暑假的时间完成一个有趣的Project: “link a camera to a computer and

DataType : 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型enum { CV_8U=0, CV_8S=1, CV_16U=2, CV_16S=3, CV_32S=4, CV_32F=5, CV_64F=6 };// allocates a 30x40 floating-point matrix // CV_32FMat A(30, 40, DataTypeflo

压缩感知是近年来极为热门的研究前沿，在若干应用领域中都引起瞩目。最近粗浅地看了这方面一些研究，对于Compressive Sensing有了初步理解，在此分享一些资料与精华。本文针对陶哲轩和Emmanuel Candes上次到北京的讲座中对压缩感知的讲解进行讲解，让大家能够对这个新兴领域有一个初步概念。compressive sensing（CS） 又称 compressive

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/mrharvey/article/details/18085163