<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[sunanger_wang的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; sunanger_wang]]></copyright><item><title><![CDATA[xp环境中vs2005下开发wince]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8930838</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8930838</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Wed, 15 May 2013 15:46:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[（1）安装vs2005
（2）安装WinCE5.0中文模拟器SDK
       WinCE5.0中文模拟器SDK的安装过程不细说了，一路默认即可，下面主要介绍如何配置，使其能在VS2005中正常使用。
（3）安装完成后，打开VS2005，点击菜单“工具”——“选项”——“设备工具”——“设备”，选择“Windows CE 5.0 ARMV4I Emulator”，点击“属性”按钮，如下图所]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[EM算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852835</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852835</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2013 09:37:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Expectation Maximization (EM) 是一种以迭代的方式来解决一类特殊最大似然 (Maximum Likelihood) 问题的方法，这类问题通常是无法直接求得最优解，但是如果引入隐含变量，在已知隐含变量的值的情况下，就可以转化为简单的情况，直接求得最大似然解。
我们会看到，上一次说到的 Gaussian Mixture Model 的迭代求解方法可以算是 EM 算法最典型]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最大似然估计（like-hood）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852770</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852770</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2013 09:31:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[最大似然估计的原理
给定一个概率分布，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为，以及一个分布参数，我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样，通过利用，我们就能计算出其概率：

但是，我们可能不知道的值，尽管我们知道这些采样数据来自于分布。那么我们如何才能估计出呢？一个自然的想法是从这个分布中抽出一个具有个值的采样，然后用这些采样数据来估计.
一旦我们获得，我们就能从中找]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[聚类算法之高斯混合模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852746</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852746</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2013 09:17:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means
 的结果是每个数据点被 assi]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[聚类算法之k-medoids算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852715</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852715</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2013 09:11:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一次我们了解了一个最基本的 clustering 办法 k-means ，这次要说的 k-medoids 算法，其实从名字上就可以看出来，和 k-means 肯定是非常相似的。事实也确实如此，k-medoids 可以算是 k-means 的一个变种。
k-medoids 和 k-means 不一样的地方在于中心点的选取，在 k-means 中，我们将中心点取为当前 cluster 中所有数据点]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[聚类算法之K-mean算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852672</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852672</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2013 09:09:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[Clustering 中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做
supervised learning (监督]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Halcon 连接 pointgrey 双目相机]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8514004</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8514004</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Thu, 17 Jan 2013 16:19:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、安装Firepackage驱动，该驱动是halcon的1394驱动，安装完毕后，单机安装程序后的installdriver.exe,为1394卡安装驱动
2、在halcon中加入如下代码，是通过修改相机的pan参数来获取左右图像的，理想的方法是通过raw16，format7 mod3的设置来获取，但暂时还没有找到实现方式，只能暂时这样。

open_framegrabber ('1394]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器人坐标系转换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8467342</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8467342</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Sat, 05 Jan 2013 11:05:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[在halcon中c_1Hc_5描述的是坐标系从c_1如何转换到c_5，同时也描述了c_5坐标系在c_1坐标系中的位置和朝向。
 

上文中说明了如何将c_5坐标系中的点转换为c_1坐标系内的点的坐标，其算法是c_5坐标系内的坐标左乘以c_1到c_5坐标系的转换矩阵。
 
 
在halcon中hom_mat3d_translate为左乘，hom_mat3d_translate_local]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Halcon shape-based 3d matching dxf file create]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8238571</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8238571</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Thu, 29 Nov 2012 13:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、首先安装autocad
2、下载3dsout command 插件
3、在工具菜单中选择加载应用程序，其中加载ac3dsout.arx
4、在cad的命令中输入3dsout，回车，选择模型，后在回车，弹出保存文件对话框，保存为*.3ds。
5、重新打开autocad在插入中选择3dpoints（好像是），加载保存的文件后，另存为r12 dxf文件就可以了
 
如用solidwork]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[halcon摄像机标定]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8059386</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8059386</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Thu, 11 Oct 2012 10:42:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[* create camera setup of three cameras
create_camera_setup_model (3, CameraSetupModelID)

* camera 0 is located in the origin
set_camera_setup_cam_param (CameraSetupModelID, 0, 'area_scan_division]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Qt安装—搭建VS2008+QT开发环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7966935</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7966935</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Tue, 11 Sep 2012 13:51:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[Qt安装—搭建VS2008+QT开发环境

（一）工欲善其事，必先利其器，废话不多讲。
总结起来网上流行的VS2008+QT安装说明有以下几个问题需要解释清楚：
1，首先明确需要下载什么版本的QT。网上流行的安装说明只是针对过去旧版本的QT，还有要求下载VS2008 SP1补丁的等等。很乱，对于刚接触Qt开发者会造成不必要的困扰，安装个开发环境真的需要那么繁琐和劳神吗。

2，对于环境]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的、可读性强、可移植的C/C++代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7963407</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7963407</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Mon, 10 Sep 2012 14:41:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[MATLAB Coder可以从MATLAB代码生成独立的、可读性强、可移植的C/C++代码。

使用MATLAB Coder产生代码的3个步骤：①准备用于产生代码的MATLAB算法；②检查MATLAB代码的兼容性(有些matlab代码语句并不能生成c/c++代码)；③产生最终使用的源代码或MEX。

利用MATLAB Coder生成c++代码，并在vs2008中验证：

一个简单的例子]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ORB算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7949202</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7949202</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Thu, 06 Sep 2012 09:32:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是ORB


七 4

Year 2011 passionke
未分类




ORB是是ORiented Brief的简称。ORB的描述在下面文章中：
Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SU]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[BRIEF特征]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7949175</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7949175</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Thu, 06 Sep 2012 09:26:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[BRIEF特征的论文是"BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features"，eccv2010。它出乎出乎意料的简单，真的是非常简单，令人感觉到这么简单的方式，是真的有效吗？


1. 给定一副图
2. 对图像做平滑处理。平滑处理，也就是高斯滤波，也就是blur operation，降低图像噪声。平滑处理在BRIEF中很重要，后面还会再]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Eclipse 开发c++（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7937135</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7937135</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Mon, 03 Sep 2012 11:22:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[Eclipse开发c++（一）
本文主要说明，如何用Eclipse进行c++开发。

准备工作：
1. 下载安装jre。eclipse运行需要java支持，到http://www.java.com/zh_CN/download/manual.jsp#win上面去下载windows下的jre环境安装文件，建议下载脱机版的，因为这样，你可以到处copy安装。下载完之后，安装。

2. 下载]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux配置java环境变量(详细)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7937078</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7937078</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Mon, 03 Sep 2012 11:09:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Linux配置java环境变量(详细) 
一. 解压安装jdk 
在shell终端下进入jdk-6u14-linux-i586.bin文件所在目录， 
执行命令 ./jdk-6u14-linux-i586.bin 这时会出现一段协议，连继敲回车，当询问是否同意的时候，输入yes，回车。之后会在当前目录下生成一个jdk1.6.0_14目录，你可以将它复制到 任何一个目录下。


二. 需]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux安装opencv2.4]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7932281</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7932281</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Sat, 01 Sep 2012 15:14:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[（1）配置opencv的编译执行环境
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
sudo apt-get install build-essentia]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux samab文件共享方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7929642</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7929642</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Fri, 31 Aug 2012 15:46:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[为了实现Windows主机与Linux服务器之间的资源共享，Linux操作系统提供了Samba服务，Samba服务为两种不同的操作系统架起了一座桥梁，使Linux系统和Windows系统之间能够实现互相通信，为广泛的Linux爱好者提供了极大方便。本文简要介绍如何在Linux操作系统上搭建Samba服务器和简单配置。

1、服务查询
默认情况下，Linux系统在默认安装中已经安装了Samba]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7887294</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7887294</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Mon, 20 Aug 2012 16:52:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测


分类： 
CV相关 2012-08-08 00:11 
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之前介绍过Hog特征(http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/7782726)，也介绍过SVM分类器（http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/articl]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SVM算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7887218</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/7887218</guid><author>sunanger_wang</author><pubDate>Mon, 20 Aug 2012 16:39:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。
关于SVM的论文、书籍都非常的多，引用强哥的话“SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法”。SVM对于大部分的普]]></description><category></category></item></channel></rss>