vsooda的专栏

由于OpenCV2.2里面，把原来的CvvImage整个类给删除掉了，因此在MFC下使用带来诸多不方便，大家可以通过提前opencv2.1中的代码的方法来解决（弄一个h文件和一个cpp文件，然后放到你的项目里面一起编译就可以了）。但是在s2010中会出现error C2039: “DrawToHDC”: 不是“ATL::CImage”的成员的错误。这主要是因为命名冲突引起的，引入命名空

亲测可用，很方便。------------------------------------------------------------------------版权声明：对于本博客所有原创文章，允许个人、教育和非商业目的使用，但务必保证文章的完整性且不作任何修改地以超链接形式注明原始作者、出处及本声明。博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/shuxiao9058

1、下载安装TortoiseSVN：http://tortoisesvn.net/downloads.html （安装后需重启）注：安装 TortoiseSVN 不成功出现错误提示“Service "VisualSVNServer" failed to start. Verify that you have sufficient privileges to start system servi

学习opencv感觉过时了，而且与看文档没有什么区别。最近发现一本非常好的关于opnecv的书，很实用，基于opencv2，c++实现。书名： OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook开始努力了。免积分下载地址http://download.youkuaiyun.com/detail/vsooda/434

这下必须记录一下了。这东西实在太烦了，搞了好久。尝试过很多方法，一下方法可行。别的也许可行，本人没搞定。。1. opencv 安装参考http://www.samontab.com/web/2012/06/installing-opencv-2-4-1-ubuntu-12-04-lts/非常完整，应该没有失败的可能。2. qt 安装参考：http

opencv3.0 photo 模块加入了seamless_cloning类。该

opencv3.0 xphoto模块包含了简单白平衡算法。该sua

最近搞了几天的人脸检测，终于把大体框架和原理搞清楚了，现在写出来供大家学习之用，如有不对之处，还请大家指正。也希望大家在学习opencv的过程中能将学习过程及重点记录下来，以博客的形式分析，毕竟opencv的教材还不太多，我们自己学习大部分要靠网上的资料。通过博客分享的形式能使大家快速进步，同时也算是对自己学习的一个记录和总结。只是一个倡议，大家自己决定，呵呵。好了进入正题。学习基于ope

#include #include "Eigen/Sparse"int main(){ Eigen::SparseMatrix m(3, 3); std::vector > triple; for (int i = 0; i < 3; i++) { for (int j = 0; j < 3; j++) { triple.push_back(Eigen::Triplet(i,

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/longxiaoshi/article/details/7411333人脸识别要牵涉到一些数学计算和一些算法的理解，虽然这些算法和计算opencv已经帮我们完成，但我们还是要对其有一定的了解，才能进行人脸识别的实践，毕竟基础不牢，上层建筑也不稳。要理解如何进行人脸识别，首先一定要理解主成分分析算法，即PCA，使用这种算法的原因是因为，

error LNK2019: 无法解析的外部符号 _cvHaarDetectObjects，该符号在函数 "void __cdecl detect_and_draw(struct _IplImage *)" (?detect_and_draw@@YAXPAU_IplImage@@@Z) 中被引用的解决办法。添加一条语句即可：#pragma comment(lib, "opencv_objd

HUNNISH 注：从师弟的网站 www.prfans.com 看到了DODO先生所写的“人脸识别方法之个人见解”，感觉收益非浅。本文颇有高屋建瓴的意味，因此在没有经过作者本人的同意下，贸然转载于此，希望读到本文的同仁能够在PR领域多碰出些思想火花，对所从事的领域有所感悟！==================================dodo：人脸识别方法个人见解（之一）

BOOL IplImage2Bmp(HDC dc,IplImage *pImage,CBitmap *bitmap){ if( pImage && pImage->depth == IPL_DEPTH_8U ) { uchar buffer[sizeof(BITMAPINFOHEADER) + 1024]; BITMAPINFO* bmi = (BITM

opencv 3.0 的photo模块有Non-Photorealistic Rendering 可以将进行bao'bian