面试探幽

本文主要自OpenCVChina，转载请注明出处http://blog.sina.com.cn/lucyloveayu OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库，其特点有： 1.       代码都是经过优化，可以用于实时处理图像； 2.       具有良好的可移植性； 3.       可以进行图像/视频的载入、保存和采集的常规操作； 4.    

首先初始目标图像尺寸： 方法一：IplImage*  dst= cvCreateImage( cvSize((size.width & -2)/2, (size.height & -2)/2), 8, 1 ); 分析：size.width & -2----size.width和-2做‘与’运算 从补码算起，我们知道计算机内存里面负数是以补码形式存储并参与运算的，那-2的补码是

对于运动检测的结果，一般都会用到矩形框标出。下面分享一个函数，实现矩形框的绘制。很简单，调用一下即可。 1.先是在程序开始初始化变量，并原型声明。 [cpp] view plaincopy CvMemStorage *stor;   CvSeq *cont;   void DrawRec(IplImage* pImgFrame,IplI

一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法...下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。         相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进行差分，然后二值化该灰度

/* 说明这种方法经过调试在vc下是可以的，但在codeblocks下不可以，问题出在height变量上，如果height的数值改的小些 则可以，但有部分图像未得到处理，而且使用cvSet()和cvGet()函数处理速度慢*/ #include #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" IplImage * im

分类器（Classifier）是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过自动学习后，可自动将数据分到已知类别。 应用在搜索引擎以及各种检索程序中。同时也大量应于数据分析与预测领域。 分类器是一种机器学习程序，因此归为人工智能的范畴中。人工智能的多个领域，包括数据挖掘，专家系统，模式识别都用到此类程序。 对于分类器，其实质为数学模型。针对模型的不同，目前有多种分支，包括：Bay