乐观进取　奋斗不止

TLD算法好牛逼一个，这里有个视频，是作者展示算法的效果，http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html。下面这个csdn博客里有人做的相关总结，感觉挺好的，收藏了！下面有个Compressive Tracking的网址，提供的代码很少，但实时性很好, matlab代码下下来就能用。以下博文转自：http://blog.youkuaiyun.com/windtalkersm/

目前已经完成了稀疏法的slam研究，同时也实现了在android上运行与开发对应该unity的SDK接口，在较小的场景效果还不错，另外android的帧率有点底只有30帧，对高速运转难以满足要求。目前我正在选择另一方向的slam也许会决定我下半年的研发方向，欢迎各位网指点。我个人偏向研半稠密度的slam算法研究，主要原因有如下几条：1、物理硬件性能要求不能太高（android设备）2、单目

SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同时定位与建图”。slam说白就一句话：同时解决精确定位和环境绘制问题。首先是开场白，这项技术同时解决定位和环境绘制的问题：定位是一种精确的定位，包含机器位置、朝向、高度，不同于GPS；环境绘制例如使用SLAM，可以进一步恢复出三维，例如我们绕着城市拍一圈，就可以重建出三维城市的地图。    SL

经过几天研究，已经成功编译了PTAM项目，首先PTAM的下载地址是：http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/，同时也下载PTAMM项目的源码http://www.robots.ox.ac.uk/~bob/software/ptamm_download.html，其手册地址是http://www.robots.ox.ac.uk/~bob/software/ptamm/

增强现实（Augmented Reality，简称 AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术最早于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升，增强现实的用途越来越广。AR系统具有三个突出的特点：①真实世界和虚拟世界的信息集成；②具有实时交互性；③是在三维尺度空间中增添定位虚拟物体。AR技术可广泛应

边缘检测：         在视觉计算理论框架中，抽取二维图像上的边缘、角点、纹理等基本特征，是整个系统框架中的第一步。这些特征所组成的图称为基元图。         在不同“尺度”意义下的边缘点，在一定条件下包含了原图像的全部信息。定义：•目前，具有对边缘的描述性定义，即两个具有不同灰度的均匀图像区域的边界，即边界反映局部的灰度变化。•局部边缘是图像中局部

从mq一、特征提取Feature Extraction：·         SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]·         PCA-SIFT [2] [Project]·         Affine-SIFT [3] [Project]·         SURF [4] [OpenSUR

一、Mat类型：矩阵类型，Matrix。    在openCV中，Mat是一个多维的密集数据数组。可以用来处理向量和矩阵、图像、直方图等等常见的多维数据。    Mat有3个重要的方法：         1、Mat mat = imread(const String* filename);            读取图像         2、imshow(const string

IplImage是openCV库中很重要的一个结构体，库中的图像都是保存为这个结构体后再进行操作的，具体结构如下：typedef struct _IplImage{ int nSize;                /* IplImage大小 */ int ID;                  /* 版本 (=0)*/ int nChannels;           /

RGB => YCbCr:Y = 0.299R + 0.587G + 0.114BCb = -0.1726R - 0.3388G + 0.5114B + 128Cr = 0.5114R - 0.4282G – 0.0832B + 128Then we get YCbCr => RGB:R = Y + 1.371(Cr – 128)G = Y – 0.6982(Cr – 128) – 0

1. 锐化    锐化技术用于加强图像中的目标边界和图像细节。其基本方法包括时域内的微商相加和频域内的高频提升。   1) 模糊机理      大多数情况下，求和、平均和积分会引起模糊。   2) 梯度模算子      对连续可微二元函数f(x,y)，其梯度模g定义为             [(αf/αx)^2+(αf/αy)^2]^(1/2)      

图像增强的优劣评估主要采用主观方法。一般包括以下几种图像增强方法：对比度增强  该方法按照一定规则逐点改变像素灰度，从而改变像素灰度范围，达到增强对比度的目的。若输入图像为f(x,y)，输出图像为g(x,y)，则对比度增强可以表示为：  g(x,y)=T[f(x,y)]  其中T[.]表示输出像素灰度和对应的输入像素灰度之间的映射关系。该映射关系有以下几种：1) 线形映射   若原图像的灰

<br /> 一、特征选择 <br /> 二、分类方法 <br />三、决策树<br />四、人工神经网络与遗传算法<br />五、支持向量机<br />六、图论与聚类方法<br />其它（待补）<br />***********************************<br />一、特征选择<br />[PPT]Feature Selection for Classification <br />[PPT]Feature Selection for Classification M.Dash, H

<br />This page lists "small" pieces of geometric software available on the Internet. Most of the software is available free of charge. Unless otherwise specified, C or C++ source code is available for all programs. Software libraries and collections and p

话不多说，请大家看视频，有疑问欢迎各位咨询：