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RSS订阅转载 链队列C++实现
链队列时建立在单链表的基础之上的。由于是动态分配节点内存，所以无需判满。 链队列的形式如下:1、队列空2、队列存在数据 下面介绍下C++实现的链队列，VC6下调试通过。1、文件组织 2、lq.h链队列类的说明[cpp] view plaincopyprin
2015-04-07 10:11:35
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转载 C++|单链表的实现源代码
#include using namespace std; typedef struct LNode{ char data; struct LNode * next;}LNode,* listLink;//此处声明了一个结构体类型和一个结构体类型的指针 /*单链表的初始化*/void initList_L(listLink &L){ L=
2014-09-17 22:05:00
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转载 C/C++结构体详解
C/C++语言中的解释结构体定义 结构体(struct)是由一系列具有相同类型或不同类型的数据构成的数据集合，也叫结构。结构体作用 结构体和其他类型基础数据类型一样，例如int类型，char类型 只不过结构体可以做成你想要的数据类型。以方便日后的使用。 在实际项目中，结构体是大量存在的。研发人员常使用结构体来封装一些属性来组成新的类型。 结构体在函数
2014-09-17 22:00:54
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转载 Linux入门学习一：使用Vmware虚拟机 安装Linux
使用Vmware虚拟机安装Linux会出现一些问题,特地将其记录下来. 转载请注明出处:http://blog.youkuaiyun.com/chenweitang123/archive/2011/01/09/612593
2014-07-15 19:18:01
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转载 Sizeof与Strlen的区别与联系
http://www.cnblogs.com/carekee/articles/1630789.htmlSizeof与Strlen的区别与联系一、sizeof sizeof(...)是运算符，在头文件中typedef为unsigned int，其值在编译时即计算好了，参数可以是数组、指针、类型、对象、函数等。 它的功能是：获得保证能容纳实现所建立
2014-07-11 16:38:05
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转载 static静态变量的理解
static静态变量的理解静态变量 类型说明符是static。静态变量属于静态存储方式，其存储空间为内存中的静态数据区（在 静态存储区内分配存储单元），该区域中的数据在整个程序的运行期间一直占用这些存储空间（在程序整个运行期间都不释放），也可以认为是其内存地址不变，直 到整个程序运行结束（相反，而auto自动变量，即动态局部变量，属于动态存储类别，占动态存储空间，函数调用结束后即释
2014-07-11 14:21:29
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转载 C/C++中的一些基本语法（define/typedef）
typedef用法 与#define （有从其他处借鉴和参考）typedef根据名字就知道是对类的定义。但是值得注意的是，它并不定义新的类型，而是对已有的类型定义一个其他的名字。本人生就略愚，常常搞不清与#define的关系，难道仅仅是所定义得到的新类型所在的位置不同吗？首先我们仔细看看typedef。一、typedef的用法人说typedef的使用可以编写更加美观和可读的
2014-07-10 15:38:58
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转载 基于HALCON的模板匹配方法总结
很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需
2014-06-28 09:25:13
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转载 Halcon形状匹配
LIntExport Herror create_shape_model(const Hobject& Template , //reduce_domain后的模板图像Hlong NumLevels, //金字塔的层数，可设为“auto”或0—10的整数Double AngleStart, //模板旋转的起始角度Double AngleExtent, //模板旋转角
2014-06-27 15:08:52
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原创 halcon功能函数
8. find_aniso_shape_models 功能：找出多重各向异性尺度不变轮廓模型的最佳匹配。9. find_scaled_shape_model 功能：在一个图像中找出一个尺度不变轮廓模型的最佳匹配。10. find_scaled_shape_models 功能：找出多重尺度不变轮廓模型的最佳匹配。11. find_shape_m
2014-06-27 13:57:19
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转载 halcon函数注释
非常棒http://blog.youkuaiyun.com/think_fast/article/category/937887
2014-06-25 21:39:52
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转载 摄像机标定技术
一、 概述计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数，摄
2014-06-13 19:57:02
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转载 张正友摄像机标定算法及实现
http://www.cnblogs.com/Akagi201/archive/2012/05/19/2509184.html本文整理于，Opencv 中文论坛，做下备份，有兴趣的朋友，可看原讨论http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=1&t=4603&start=0。 看到论坛里有不少人在用OpenCV中的标定函数
2014-06-13 19:40:19
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转载 opencv的单目摄像机标定
http://blog.youkuaiyun.com/augusdi/article/details/11630397
2014-06-11 11:45:48
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转载 opencv之运动模板跟踪
#include "cv.h"#include "highgui.h"#include #include #include #include // various tracking parameters (in seconds)const double MHI_DURATION = 0.5;const double MAX_TIME_DELTA = 0.5;
2014-05-29 16:01:47
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转载 目标跟踪学习笔记_1(opencv中meanshift和camshift例子的应用)
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html
2014-05-27 11:17:44
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原创 金字塔Lucas-Kanade稀疏光流
zh光流分为稀疏光流和稠密光流，稠密光流的每个像素与速度或者可以说是与位移相关，使用稠密光流得以跟踪运动的方法有Horn-Shrunk方法，还有块匹配方法，但是现在已经很少使用到了，这里不做介绍，稠密光流需要使用某种插值方法在比较容易跟踪的像素之间进行插值以解决那些运动不明确的像素，因此可想而知，计算量是相当大的。而对于稀疏光流来说，在他计算时需要在被跟踪之前指定一组点（角点）
2014-05-25 21:34:25
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原创 opencv例程之cvGoodFeaturesToTrack
//http://blog.youkuaiyun.com/moc062066//chinamochen@gmail.com//2014年5月24日//#include#include#include#includeusing namespace std ;int main(int argc, char *argv[]){ // Load a color image, and c
2014-05-24 15:48:18
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转载 opencv中分水岭算法--cvWatershed
“分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示
2014-05-23 16:12:39
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转载 codebook背景建模
摘要 codebook的建模效果比平均背景法好很多，建模过程中可以适应运动。CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。学习OpenCV OpenCV Learning OpenCV OpenCV codebook 原理 背景建模 背景模型目录[-]导读基本原理参考代码
2014-05-21 15:57:43
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转载 平均背景提取2
实验了没问题，但是自己还是对算法没搞清楚，先转过来了。平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。背景建模方法网站：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/484191（good）http://www.cnblogs.com/
2014-05-19 17:11:35
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转载 《学习openCV》例程解析 ex_9_2(背景减除)
http://blog.youkuaiyun.com/zcube/article/details/7348113
2014-05-16 16:41:49
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转载 图像局部与分割 – 视频中是直线像素采样（cvInitLineIterator ）
本章开始学习新的内容，如何从图像中将目标或部分目标分割出来，也希望将感兴趣的目标区域分割出来，比如将一个人的脸或手分割出来。背景减除（差分）是最基本的图像处理操作，处理方法是建立背景模型，然后将背景模型和当前的图像进行比较，减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了，但是该方法受累于一个不常成立的假设：所有像素点都是独立的。本例程考察图像中的像素点在一段时间内如何变化，从视频中
2014-05-06 14:59:28
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转载 opencv——图像直方图
转自灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具，这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用。灰度直方图的定义灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数（频率）。一维直方图的结构表示为高维直方图可以理解为图像在每个维度上
2014-04-26 16:55:47
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转载 opencv之透视变换cvWarpPerspective
本文部分neir透视变换（单应性？）能提供更大的灵活性，但是一个透视投影并不是线性变换，因此所采用的映射矩阵是3*3，且控点变为4个，其他方面与仿射变换完全类似，下面的例程是针对密集变换，稀疏图像变换则采用cvPerspectiveTransform函数来处理。-------------------------------------------------------
2014-04-23 15:27:13
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原创 基于opencv的仿射变换
几何变换几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素，该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值
2014-04-22 12:07:02
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转载 计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合
一、特征提取Feature Extraction：· SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]· PCA-SIFT [2] [Project]· Affine-SIFT [3] [Project]· SURF [4] [OpenSURF] [M
2014-04-16 16:46:24
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原创 opencv中Hought线变换
函数 cvHoughLines2 实现了用于线段检测的不合 Hough 变换办法. Example. 用 Hough transform 检测线段cvHoughLines2申明： 此函数是opencv图像变换函数中的一个，首要用来接见霍夫变换的两个算法———标准霍夫变换（SHT）和累计概率霍夫变换（PPHT）。函数原型： CvSeq
2014-04-16 16:08:51
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转载 opencv卷积滤波cvFilter2D
本文转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_6df50e1a01019z95.html受益匪浅
2014-04-15 16:44:54
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转载 DoG (Difference of Gaussian)角点检测
转自 http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639488DoG (Difference of Gaussian)是灰度图像增强和角点检测的方法，其做法较简单，证明较复杂，具体讲解如下:Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。我们已经知道可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通
2014-03-25 20:21:31
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转载 SIFT特征提取分析
原帖地址 http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681 作者写的非常好SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation
2014-03-25 20:20:16
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转载 OpenCV函数cvFindContours
转载地址 http://blog.youkuaiyun.com/augusdi/article/details/9000893提取轮廓在OpenCV里有一个函数 cvFindContours ：[cpp] view plaincopyint cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,in
2014-03-19 17:40:39
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原创 opencv之图像轮廓提取
进行轮廓提取时要将原图二值化，因为除了图像的轮廓外其余的都是无用的信息，以减少运算量所用函数基础介绍：CvMemStorage1、动态内存存储及操作函数 [cpp] view plaincopyCvMemStorage typedef struct CvMemStorage { struct
2014-03-19 16:26:29
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转载 opencv二值化函数cvThreshold
文章转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc98fe501010vse.html对图像二值化函数cvThreshold的理解Threshold对数组元素进行固定阈值操作void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value
2014-03-19 15:41:27
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原创 opencv之图像的腐蚀
#include#include#include#includeint main(){IplImage* src = cvCreateImage ( cvSize ( 11 , 10) ,8 , 1 );//create a array include 11 rows and 10 cols;IplImage* dst = cvCreateImage ( cvGetSi
2014-03-13 16:28:21
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转载 图像处理基本概念——卷积，滤波，平滑
*今天师弟来问我，CV的书里到处都是卷积，滤波，平滑……这些概念到底是什么意思，有什么区别和联系，瞬间晕菜了，学了这么久CV，卷积，滤波，平滑……这些概念每天都念叨好几遍，可是心里也就只明白个大概的意思，赶紧google之~ 发现自己以前了解的真的很不全面，在此做一些总结，以后对这种基本概念要深刻学习了~*/1.图像卷积（模板）(1).使用模板处理图像相关概念：
2014-03-12 15:32:33
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原创 opencv学习之图像颜色空间转换
#include#include#include#includeint main( int argc , char* argv[]){IplImage* src = cvLoadImage ( "F:\\bb1.jpg");IplImage* src_float = cvCreateImage ( cvGetSize( src) , IPL_DEPTH_32F , 3)
2014-03-12 15:04:55
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空空如也
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