wqvbjhc的专栏

混合高斯模型原理    混合高斯模型跟高斯变量之和看起来有一点像, 注意不要把它们弄混淆了. 混合高斯模型给出的概率密度函数实际上是几个高斯概率密度函数的加权和: 其中. 定义事件, 则. 据此可以产生服从上述混合高斯概率密度分布的样本.混合分布的均值为方差为<img class="tex" src="

最近在研究kalman滤波在目标跟踪中的应用，opencv中的例子看不太明白。最终我在优快云上找到一篇比较易懂的文章，转载如下（出处http://blog.youkuaiyun.com/onezeros/archive/2011/04/12/6318944.aspx）：在机器视觉中追踪时常会用到预测算法，kalman是你一定知道的。它可以用来预测各种状态，比如说位置，速度等。关于它的理论有很多很好的文献可以参考。opencv给出了kalman filter的一个实现，而且有范例，但估计不少人对它的使用并不清楚，因为我

转自http://www.cnblogs.com/wly603/      http://lh2078.blog.163.com/blog/static/568113722010711705926/    OpenCV VS与普通OpenCV函数不同在于：普通cxcore、cv函数均是C函数，而VS是利用C++的接口、多态、继承等技术构建起来的体系，由一些类、结构、全局函数组成。所以要学习和使用VS，要有较强的C++基础。“勿在浮沙筑高台”，如果不懂接口、多态、继承等C++的基本技术，还是去恶补一下再回来。

出处：http://blog.youkuaiyun.com/friedvan/article/details/6195777 （opencv2.3.1仍然有这问题）以前在opencv2.0里面用到cvSetCaptureProperty函数的时候总是发生定位不准确的问题，明明是让其跳到1

OpenCV2.0.0这个版本的 bin 和 lib都是未经编译、还不能直接使用的。通过 OpenCV 中文论坛得知，要使用 Cmake 软件对 OpenCV 源代码重新编译，才能得到最终的dll 和 lib 文件。编译方法如下：1. 假设OpenCV2.0安装于以下目录： C:/opencv2.0。 2. 使用CMake建立VC工程文件 2.1 运行Cmake gui Where

出处：http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/6662706真正了解了什么叫最简单的就是最美好的真正的好文章不需要大堆公式堆积显得充实，而是最最平实的思想！这篇文章的：原文PDF、数据集、幻灯片、视频。感兴趣的可以了解一下。这篇文章的目的就是以最简单的思路将图像达到去雾效果。用Matlab编了一下，效果图特别好啊哈：

Mat 和 CvMat，IplImage相互转化Now for converting theMatobject you can use either theIplImage or theCvMatoperators. While in the C interfaceyou used to work with pointers here it’s no longer the case. In

问题：opencv与qwxwidgets都静态链接到tiff,jpeg,png,zlib四个库，当opencv使用静态编译时，在wxwidgets的event事件中处理使用opencv读写jpg,tiff,png图片有时候会出错。原因是opencv读取图片的代码可能与wxwidgets冲突了(具体原因未深入研究)。我遇到的情况是读写jpg文件来出错，读写png,tiff文件正常。对比ope

ubuntu12.04中opencv静态编译ubuntu12.04中opencv静态编译1.12.04中没有了新立德，忍受不了软件中心的慢，所以安装了新立德apt-get install synaptic 2.安装gcc等C/C++编程相关工具sudo apt-get install build-essential 3.安装gtk+(opencv的界面显示就靠它了)

在参考https://code.google.com/p/imgwarp-opencv/的基础上，把mls图像变形算法进行了实现，但感觉效果不是很好。在此贴出源代码，希望有人其同探讨与对其改进。                  原图像

cvCreateVideoWriter函数的说明创建视频文件写入器 typedef struct CvVideoWriter CvVideoWriter;CvVideoWriter* cvCreateVideoWriter( const char* filename, int fourcc, double fps, CvSize frame_size, in

<br /> 转自：http://sites.google.com/site/opencv123/sample_explain/stereo_calib_theory关于立体视觉的傻瓜研究vinjn @ 2009 <br />立体视觉，又称双目视觉，即Stereo Vision，在机器人领域用于检测障碍物及感知周围环境。用两个摄像头对同一个场景进行拍摄，摄像头之间隔开一定距离，就和人眼一样。同一件物体在我们双眼中的成像是不同的，有一定的偏移量，这个量我们称之为视差（disparity）。即下图中的d。<br

 很明显cvFindFace是用于找脸的函数，涉及到的文件有src/cvaux/_cvfacedetection.hsrc/cvaux/cvfindface.cpp调用方法，初始化工作略去CvSeq * found = cvFindFace(gray,storage);for(int i = 0; i total : 0); i++ ){CvFace* face = (CvFace*)cvGetSeqElem( found, i );CvRect& rc = face->MouthRect;

<br /> <br />对OpenCV中涉及的三种立体匹配算法进行代码及各自优缺点总结：<br />首先我们看一下BM算法：<br />该算法代码：<br /> CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();int SADWindowSize=15; BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9; BMState->minDisparity = 0; B

1.CV_FUNCNAME 定义变量cvFuncName存放函数名,用于出错时可以报告出错的函数__FILE__  C语言中的宏,CV_Error中经常用到,说明出错的函数所在源文件名__LINE__  C语言中的宏,CV_Error中经常用到,说明出错位置的函数cxerror.h 中 /* CV_FUNCNA

openCV中 cvSeq的用法说明函数原型说明CvSeq* cvCreateSeq(int seq_flags,int header_size,int elem_size,CvMemStorage* storage)功能：创建一序列 参数：seq_flags为序列的符号标志。如

    在OpenCV中用canny算子进行边缘检测速度很快，不过有点不爽的就是高低阈值需要输入。在matlab中，如果不指定阈值的话，由函数自适应确定，因此仿照matlab中的做法，对canny函数进行了修改，以便当用户没有指定高低阈值时，由函数自适应确定阈值。  我在OpenCv原码库中增加了一个函数，用于确定高低阈值。// 仿照matlab，自适应求高低两个门限CV_IMPL

　图像内轮廓填充通常称为孔洞填充，主要用于目标提取。不带任何条件的内轮廓填充，在目标密度很大时，可能导致错误填充。一种典型情况，当多个目标粘连，并且形成环状时，简单的内轮廓填充会将环状内部背景部分误认为目标空洞进行错误填充。这种错误对于目标分割和提取是非常致命的。　　如果将内轮廓面积作为限制条件进行填充，就可以很好解决上述问题。通常内轮廓面积应该不大于目标的最大面积。

<br />1.使用模板处理图像相关概念：     <br />      模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。<br />      卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相<br />                乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。<br />      卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相同，其行、列都是奇数，<br />              是一

计算灰度共生矩阵共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息。设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M×N，灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为：P(i,j)=#｛(x1,y1),(x2,y2)∈M×N｜f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j｝其中#(x)表示集合

<br />获取目标对象中心<br /><br /> 　　目标对象中心不等同于连通区域中心，一个连通区域内可能包括多个粘连目标对象。获取目标对象中心要比获取连通区域中心更为复杂，因为需要解决粘连部分的分割问题。<br />　　对二值图进行距离变换后，目标对象中心处的像素值具备局部最大特性。换而言之，在距离图像中的局部最大值中包含了全部的中心点。对局部最大值点的定义为：对于任何一个非零点，如果其像素值不小于其8领域的像素值，则该点为局部最大值点。<br />　　在局部最大值点中包含中心点和非中心点，如果能够确

图像轮廓凹陷修补<br /><br /> 轮廓凸外形，可以认为是一种不带限制条件的简单凹陷修补。考虑更为普遍的情况，目标对象总体上呈凸外形，而局部存在轻微凹陷。对于这类目标对象，如果存在非常严重的凹陷，通常是由于某种干扰因素造成的部分轮廓未被检测出来所致。对于此类情况的轮廓修复，其实就是一种带条件的凹陷修补。<br /><br />　　轮廓的凹陷程度可以用凹陷深度与凹陷跨度之比来描述。当凹陷程度不小于某个给定阈值时，对轮廓进行凹陷修补。<br /><br /> <br /><br /><br />#in

图像轮廓缺陷修补<br /><br /> 　　通过简单的二值化和边缘提取可以得到封闭的图像轮廓。但大多数边缘提取算子得到的轮廓都可能存在缺陷，即轮廓不封闭。如：Cannyl算子，通过调节两个阈值可以有效提取目标轮廓，但并不保证轮廓的封闭性，因此往往需要对轮廓进行进一步处理。可以使用闭运算等形态学操作来对轮廓进行处理，但作为像素点级别的形态学操作往往不能满足要求，如：两条轮廓线相距仅为一个像素，在进行闭运算操作时会使这两条轮廓粘连在一起。<br />　　图像轮廓修补仅需要对轮廓端点进行处理，而

Hello everybody, I ever delivered two articles about GLCM, asking about how to useit(exactly the meaning of the structure member and the meaning ofthe function parameters, see 17848).It seems few people are dealingwith it and so no one answered m

转自：http://blog.youkuaiyun.com/xylary/archive/2007/10/25/1843809.aspx如何用摄像头来测距（opencv）作者：郭世龙       最近一直忙着找工作，blog都长草了，今天把以前作的一个东西放上来充充门面吧。记得在哪看到过老外做的这个东西，觉得很好玩，就自己也做了一个。在摄像头下面固定一个激光笔，就构成了这个简易的测距装置。看一下图吧。  原 理  假设激光束是与摄像头的光轴完全平行，激光束的中心落点在在摄像头的视域中是最亮的点。激光束照射到摄像头视

<br />//YUY2视频转化RGB格式 by hardy 2007-10-17//http://www.fourcc.org/fccyvrgb.phpinline void YUY2_RGB(BYTE *YUY2buff,BYTE *RGBbuff,DWORD dwSize){ //B = 1.164(Y - 16) + 2.018(U - 128) //G = 1.164(Y - 16) - 0.813(V - 128) - 0.391(U - 128) //R

本人从事计算机视觉&机器学习方向的研究。为生活所迫，赚点生活费，出售自研算法代码。代码的性能说明如下：0. 所有代码都使用C++实现；提供的库为纯C库；跨平台，windows与linux平台都通用。1. 视频质量诊断库：能够检测视频帧（也支持单张图片）是否发生：过暗、过亮、偏色、模糊、噪声、条纹、部分被遮挡、无信号、PTZ、画面冻结10类视频故障项。2. 智能行为分析：能够分析视频是否