荪荪的博客

当层数为1时；即( starting_node==1 )1.WriteRangeFile()将mean_min、mean_max、sq_max、sq_min、var_max、var_min写入文件（ofstream f; f.open(filename); ...f.close()）其中：mean_min、mean_max、sq_max、sq_min、var_max、var

第一种方法：#coding=utf8 a = ['I', 0, 1, 2, 2, 3] for i in range(0,a.__len__()): a[i] = str(a[i]) print a str1 = ", " str1 = str1.join(a) print str1运行结果为['I', '0', '1', '2', '2', '3'

球机和枪机的区别最明显的应该就是外形的区别，那么，球机和枪机还有什么深层次的区别呢？　　枪机即枪式摄像机，其监控位置固定，只能正对某监控位置，所以监控方位有限。枪机一般内置红外灯板，从而达到夜视的需求。具有防水功能的枪机室内外均可安装，但市场上有的枪机并不防水，这点很重要，在购买时要问清楚其枪机的防水性能。　　我们常说的球机即智能球摄像机，其集摄像机系统、变焦镜头、电子云台于一体，在稳定性

问题：If there is a handler for this exception, the program may be safely continue解决方法：　在编有递归代码的VS、VC程序中可能会引起栈溢出错误，其实代码本身并没有出错，只是系统分配的栈内存不满足程序需要。　　错误提示如下：　　First-chance exception at 0x00AFE289

转载：http://blog.youkuaiyun.com/zy1034092330/article/details/49687487前一篇文章分析了OpenCV级联分类器结构，即“强分类器串联，弱分类器并联”，这一节我们来聊聊一些非常必要但是又容易人忽略的细节：如何利用并查集合并检测结果窗口。-------------------------------------------

转载：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8216109最早的Haar特征由Papageorgiou C.等提出（《A general framework for object detection》），后来Paul Viola和Michal Jones提出利用积分图像法快速计算Haar特征的方法（《Rapid object

转载：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8219324由于Haar特征是矩形中黑色区域所有像素值的和减去白色区域所有像素值的和。在之前（《计算Haar特征个数》）我们看到，24*24的图片中，有115984个特征，远远大于其像素个数。如果计算每个特征的像素和，计算量会非常大，而且很多次运算是重复的。Paul Viola

转载：http://blog.youkuaiyun.com/zy1034092330/article/details/48929881缩进前一篇文章分析了Haar特征，包括Haar特征生成、特征值计算和含义。这一篇则主要分析一下2个内容：缩进1.OpenCV中的Adaboost级联分类器的结构，包括强分类器和弱分类器的形式；缩进2. OpenCV自带的XML分类器中各项参数的含义

转载：http://blog.youkuaiyun.com/zy1034092330/article/details/48850437缩进最近由于工作原因，需要研究OpenCV中的Adaboost级联分类器。我阅读了OpenCV中所有相关得代码，包括检测和训练部分，发现目前OpenCV中的Adaboost级联分类器代码有以下2个特点：1.OpenCV代码中的实际算法与Paul.Viol

进前一篇文章分析了Haar特征，即通过“平移+放大”能够产生一系列数量巨大的Haar子特征，同时给出了Haar特征值计算公式。那么这就有一个问题：如何快速的计算出图像任意位置的某个Haar特征值？这就需要用到本节介绍的积分图。-------------------------------------------缩进以OpenCV自带的人脸分类器haarcascade_front

第一节：关键思想是将人脸检测和人脸标点结合起来。一个应用比较广泛的人脸检测方法，Viola-Jones检测器是基于以下两个原则进行检测的：1，逐步提升的级联结构；2，简单的特征。这种方法在日常生活场景中效果不甚理想。其他有许多工作是针对多视角的人脸检测【10，17，27，7】他们采用分治策略——在不同视角和头部姿态下，分别训练不同的检测器

1.拷贝构造函数并非必须，除非含有指针成员或有特殊要求复制构造函数的参数，必须采用“引用”；   析构函数是否需要定义：并非必须，除含有指针成员或有特殊要求。2.在IplImage结构体中，用到cvLoadImage()函数加载图像就要用cvReleaseImage()函数进行释放内存3.先释放结构体内的内存，然后再释放结构体外部内存；释放数组后，将指针指向NULL，   例如：二

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征http://www.open-open.com/lib/view/open1440832074794.html//cv::Rect rc;cv::Mat img(cv::Rect(24,24),);//初始化0//char name[256];sprintf(name,"%d.bmp",index-

头文件：#include  在遍历文件是用到了函数FindFristFile函数#include   主要定义一些和缓冲区相关的读写函数，例如 write opendir.h 主要是对磁盘文件路经进行操作的函数；stdio.h 主要是输入输出的函数 例如 printf scanfstdlib.h主要包含了系统工具函数 例如内存管理 mallocstr

Error 30 error C2664: 'HANDLE FindFirstFileW(LPCWSTR,LPWIN32_FIND_DATAW)' : 不能将参数 1 从“char [260]”转换为“LPCWST解决方法：1、把工程设置里去掉UNICODE宏定义      项目->XXX属性->配置属性->常规->字符集 改为 “未设置” 就去掉了unicode支

在IplImage中，加载图片，即Load函数：先用cvLoadImage()加载图片，然后检查是否加载成功，主要看height和width是否为0，若为0，则加载失败；加载成功后对图片进行SetSize（），即设置图像的大小尺寸，并清除之前数据，再为内部向量和矩阵申请内存，变量初始化，将向量转化为矩阵。         接着对数据进行赋值，for(int i=0,ih=img->

http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/6185452.htmlCaffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数                    http://blog.youkuaiyun.com/u011762313/article/details/49851795