第一部分:算法的产生 1996年Yoav Freund在Experiments with a New Boosting Algorithm中提出了AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法.其中,AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost;而AdaBoost.M2是M1的泛化形式.该文的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效

format 函数 Returns a text string formatted using the printf-like expression. string format( const char* fmt, ... ) Parameters fmt – printf -compatible formatting specifiers. The function act

1.存取单个像素值 最通常的方法就是 img.at(i,j) = 255; img.at(i,j)[0] = 255; 2.用指针扫描一幅图像 对于一幅图像的扫描，用at就显得不太好了，还是是用指针的操作方法更加推荐。先介绍一种上一讲提到过的 for (int j=0; j<nl; j++) { uchar* data= image.ptr(j);

Mat mat_eye = Mat::eye(Size(10,10), CV_8UC1);  FileStorage fs(".\\vocabulary.xml", FileStorage::WRITE);  fs  fs.release();   在另一处，需要加载这个矩阵数据。代码如下： FileStorage fs(".\\vocabulary.xml", FileS

IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。在opencv2

在OpenCV中有三种方式访问矩阵中的数据元素：容易的方式，困难的方式，以及正确的方式。以下先讲容易的方式和困难的方式。 容易的方式: 最容易的方式是使用宏CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ),输入参数是矩阵的指针，矩阵元素类型，行，列，返回值是相应行，列的矩阵元素，例如： CvMat* mat = cvCreateMat(5,5,CV_32

在mfc c++ 以及opencv 编写程序当中，很多常用的类型转换，现在总结一下。(注意加相应的头文件，这里不罗嗦） 提纲： 1. Mat ---> Iplimage 2. Iplimage  --->  CvvImage 3. Mat  ---> vector or vector 4. vector or vector  --->  vector> or vector> 5. v

1.存取单个像素值 最通常的方法就是 img.at(i,j) = 255; img.at(i,j)[0] = 255; 如果你觉得at操作显得太笨重了，不想用Mat这个类，也可以考虑使用轻量级的Mat_类，使用重载操作符()实现取元素的操作。 cv::Mat_ im2= img; // im2 refers to image im2(50,100)=

【简介】 Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut、normalized cut、RatioCut)， 是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的energy minimization（能量函数最小化）优化算法，典型的用于stereo matching, image restortion, texture synthesis等应用。 这个优化算法用来解 markov R

我这里测试了三种操作Mat数据的办法，套用流行词，普通青年，文艺青年，为啥第三种我不叫2b青年，大家慢慢往后看咯。 普通青年的操作的办法通常是M.at(i, j) 文艺青年一般会走路线M.ptr( i )[ j ] 暴力青年通常直接强制使用我第40讲提到的M.data这个指针 实验代码如下：  t = (double)getTickCount();  Mat img1(

OpenCV的video module中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型（Gaussian of Mixture Models, GMM）方法效果较好。  常用的目标检测方法：1）帧间差分；2）背景减除； 其中背景减除方法的关键在于建立一个鲁棒的背景模型（背景图像），常用的建立背景模型方法有： 1）均值法；2）中值法；3）滑动平均滤波法；