Rana专栏

前段时间遇到该问题时，搞了几天，后来有两种办法可以解决：                 方案一：        将unity3D版本转为unity3D4.0版本，编译发布，通过。       方案二：       该方法比较好，与个人的编程习惯有关，自己一贯写C++，突然写C#，有点偏好指针操作，导致了unsafe的使用。要解决问题，最好找一种方式可以替换unsafe

在本节中先介绍matcom，使得VC能调用Matlab 的M文件，从而实现混合编程。   Matcom是mathTools公司推出的一个能将M文件转化成相同功能C++代码的工具。相比Matlab自带的编译器Compiler，用Matcom转化代码要简单和方便得多。以VC6.0和Matcom为例，详细介绍如何利用Matcom进行VC与Matlab的安装。　　Matcom安装安装Matco

图像边缘检测 系统总结

二阶微分算子检测出的边界细节信息较多，而一阶微分算子检测出的非细节轮廓更清晰评价边缘检测性能优劣的三指标：1.好的信噪比，即将非边缘点判为边缘点的概率以及将边缘点判为非边缘点的概率要低；2.好的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；3.对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边界应得到最大抑制。希望在提高对景物

Prewitt边缘算子的卷积和如下图所示，图像中的每个像素都用这两个核做卷积，取最大值作为输出，也产生一幅边缘幅度图像。 Prewitt算子在一个方向求微分，而在另一个方向求平均，因而对噪声相对不敏感，有抑制噪声作用。但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。I=imread('lena.bmp');I=im2double(I);

3D打印 ->从想象到现实 读后记

拉普拉斯算子一种二阶边缘检测算子，它是一个线性的、移不变算子。是对二维函数进行运算的二阶导数算子，对一个连续函数f (x, y)它在图像中的位置(x, y),拉普拉斯值定义为：Laplacian算子利用二阶导数信息，具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。使得图像经过二阶微分后，在边缘处产生一个陡峭的零交叉点，根据这个对零交叉点判断边缘。其4邻域系统和8邻域

Wallis微分算子     模板为L=[    0, -log,   0;                      -log, 4log,-log;                        0, -log,   0]      该模板是将Laplacian微分算子和对数算子结合的一种锐化算子。因为人眼对画面信号的处理过程中有一个近似的对数运算环节，解决了L

检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。图像边缘检测必须满足两个条件：一是必须能有效地抑制噪声；二是必须尽量精确确定边缘的位置。既要提高边缘检测算子对边缘的敏感性，同时也提高了对噪声的敏感。1.Canny边缘检测基本原理：(1)具有既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测最优滤波器，其采用一阶微分滤波器。采用二维高斯函数的任意方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图

利用图像强度二阶导数的零交叉点来求边缘点的算法对噪声十分敏感，所以在边缘增强前滤除噪声。为此，马尔（Marr）和希尔得勒斯（Hildreth）根据人类视觉特性提出了一种边缘检测的方法，该方法将高斯滤波和拉普拉斯检测算子结合在一起进行边缘检测的方法，故称为Log（Laplacianof Gassian ）算法。也称之为拉普拉斯高斯算法。该算法的主要思路和步骤如下：

Sobel边缘算子的卷积和如图2.2所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积。这两个核分别对垂直边缘和水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图像。 Sobel算子认为邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越大，产生的影响越小。I=imread('lena.bmp'

Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，由下式给出：其中f(x,y)是具有整数像素坐标的输入图像，平方根运算使该处理类似于在人类视觉系统中发生的过程。Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。I=imread('lena.bmp');I=im2double(I);figur

图像增强即增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。        分为两个方向：1.去噪，去掉噪声，常见的有中值

function I=denoise(X,c)%PCNN检测噪声并去除（子函数）if nargout == 1 c=2; %层数，也可以理解为迭代次数end[w,h]=size(X);Weight =[0.707 1 0.707;1 0 1;0.707 1 0.707];%权重矩阵beta=0.1;alpha=0.1;threshold0=2

function Fractree(ss,ms,sf,A);% 递归法生成分形树 % ss is Starting size % ms is Minimum Size % sf is Shrink Factor % A is Angle A=A/180*pi; L=ss; jd=pi/2; z=0; cla; hold on; [z,jd,L]=rec

%*****************产生加噪正弦波信号，绘制加噪波形图*************************t = linspace(0,2*pi,500)'; % 产生一个从0到2*pi的向量，长度为500y = 100*sin(t); % 产生正弦波信号% 产生500行1列的服从N(0,152)分布的随机数，作为噪声信号noise = normrnd(0,15,500,

%--------------------------------------------------------------------------% 调用xlsread函数读取文件中的数据%--------------------------------------------------------------------------% 读取文件

%--------------------------------------------------------------------------% 调用medfilt1函数对加噪正弦波信号进行平滑处理%--------------------------------------------------------------------------%****

#include "stdafx.h"#include #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std;int main(int argc, char** argv){cout << "Corner Detection OpenCV!"<<endl;c

#include "stdafx.h"#include #include #include #include #include #include int main( int argc, char** argv ){ int height ,width ,step ,channels ; int i,j,k,same ,max,min,thresh,sum

图形图像文件大致上可以分为两大类：一类为位图文件；另一类为矢量类文件。前者以点阵形式描述图形图像，后者是以数学方法描述的一种由几何元素组成的图形图像。位图文件在有足够的文件量的前提下，能真实细腻地反映图片的层次、色彩，缺点是文件体积较大。一般说来，适合描述照片；矢量类图像文件的特点是文件量小，并且任意缩放而不会改变图像质量，适合描述图形。*.bmp(Bitmap)  *.bmp是Windo

MP3-----有损压缩编码方案。    世界上最流行的音频压缩技术，128比特率，可以实现12：1的高压缩比。        MP3PRO----源于MP3，在64K的比特率下可以近似CD的音质。     WAV-----微软研发的音频格式，WAV存放的每一块数据都有独立的标识，可以在里面存放图像，有超过20种压缩格式，ADPCM,GSM,CCITT,G.711,G.72

最近用到这个FreeImage.DLL,之前只是在C++里面调用，现在需要在C#里调用，于是学习了一点点，总结一下：在FreeImage中，要用到几个参数，在C#中定义如下：private enum FREE_IMAGE_FORMAT { FIF_UNKNOWN = -1, FIF_BMP = 0, F

Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域，每年大会小会不断，发表的文章数以千计（单是CVPR每年就录取300多，各种二流会议每年的文章更可谓不计其数），新模型新算法新应用层出不穷。可是，浮华背后，根基何在？对于Vision，虽无大成，但涉猎数年，也有管窥之见。Vision所探索的是一个非常复杂的世界，对于这样的世界如何建模，如何分析，却一直没有受普遍承认的理论体系。大部分的

配置环境：Windows7+VS2012      下载资源包，解压后如下图：              要嵌入VS2012中，需要对应的lib文件，于是接下来使用VS2012来生成对应的lib文件       在VS2012/Common7/IDE文件夹中找到四个文件如下：            将这四个文件放到VS2012/VC/bin文件夹中：     

环境：Windows7旗舰版    安装软件：    VS2012   http://www.visualstudio.com/zh-cn    Python2.7    http://download.youkuaiyun.com/detail/sunboyiris/7522439    numpython-win-python2.7  http://download.youkuaiyun.com/de

下面开始读具体源码config.h文件/* * Struck: Structured Output Tracking with Kernels * * Code to accompany the paper: * Struck: Structured Output Tracking with Kernels * Sam Hare, Amir Saffari, Phil

接下来开始Haar特征提取算法的解析：             在本算法中，Haar特征选取了6种特征子,代码及解析如下：     6种Haar特征描述子计算如下，接下来分析Haar特征的应用：//生成Haar特征向量 192维 32*6=192维void HaarFeatures::GenerateSystematic(){ float x[]

Struct跟踪算法，自适应的一边跟踪，一边检测的跟踪目标物体算法，类似于TLD算法，运用了SVM分类器，HAAR特征等特征提取算法。。。

了解了SIFT特征后，来学习SURF特征。   虽说是SIFT的一个变种，但是跟SIFT还是有区别的   区别有如下：1.尺度空间的构建（近似）不同。2.允许尺度空间多层图像同时被处理3.特征点主方向确定采用haar小波特征统计方法。4.特征点描述子采用haar小波特征。   接下来贴个SURF匹配代码：// Load image from file IplIma

近日把SIFT特征提取及匹配算法推导了一遍，就开始我个人的一个认识吧。 关于SIFT的算法介绍见最下面的链接。 如果用SIFT的话，MATLAB的SIFT的code可以学习，个人认为还是C写的SIFT比较好。 VLFeat提供C写的SIFT特征提取算法代码，调用如下： //读入图像 char *ImagePath="10011.jpg"; IplImage *I

本文主要是对机器视觉以及与其密切相关的机器学习，模式识别等领域的研究团队做一个的汇总。网上目前流传最广的几个版本中有很多链接已经失效，同时许多新的研究小组没有加入，因此对最新信息的一个聚合应当会十分有用。需要说明的是，本文所汇总的都是网站能够正常访问，并且近3年来内容有更新的研究小组。一些研究小组的主页由于访问失败，或者近年来内容没有更新，并未收录。在收录的过程中，排名不分先后，完全是根据

代码越少比不意味着能耗越少，代码执行效率高也并不意味着能耗低，重要的是我们需要了解计算机构造，编程语言的原理，熟练搭配，争取做一个低功耗的程序员，节能的程序员，低功耗的程序等于执行程序耗资少，也等于减少碳排放。

环境：matlab2012a

HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），亮度（V）。HSV颜色空间模型[1]色调H：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，

转载：1. LBP     以R为半径的P点邻域，gc为中心，gp为邻域点 ;区分邻域比中心亮度大还是小                                                                                                                      

1、HOG特征：       方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dal

无损压缩 无损压缩利用数据的统计特性来进行数据压缩，典型的编码有Huffman编码、行程编码、算术编码和Lempe1-Zev编码。无损压缩的压缩率一般为2:l~5:1。有损压缩 有损压缩不能完全恢复原始数据，而是利用人的视觉特性使解压缩后的图像看起来与原始图像一样。主要方法有预测编码、变换编码、模型编码、基于重要性的编码以及混合编码方法等。压缩比随着编码方法的不同差别较大。

%*****************利用盒子法对数据进行平滑处理，绘制平滑波形图****************output1 = smoothts(price,'b',30); % 用盒子法平滑数据，窗宽为30output2 = smoothts(price,'b',100); % 用盒子法平滑数据，窗宽为100figure; % 新建一个图形窗口plot(price,'.');

边缘提取首先提供一段MATLAB代码吧：I=imread('lena.bmp');% 提取图像BW1=edge(I,'sobel'); %用SOBEL算子进行边缘检测BW2=edge(I,'roberts');%用Roberts算子进行边缘检测BW3=edge(I,'prewitt'); %用prewitt算子进行边缘检测BW4=edge(I,'log'); %用log算子进行边缘检