xiaoxixi1918的专栏

最近在看人脸识别相关文献，根据文献总结归纳以下八大难点，我从难到易进行罗列。其实，人脸识别算法研究已久，在背景简单的情形下，大部分算法都能很好的处理。但是，人脸识别的应用范围颇广，仅是简单图像测试，是远远不能满足现实需求的。而能否应对复杂情形下的图像，则成了检验各家方法的硬标准。以下罗列该八个难点（参考了中科大庄连生博士论文--复杂光照条件下人脸识别关键算法研究）：一，光照问题光照

配置OpenCV产生flann\logger.h(66): error C4996: 'fopen': This function or variable may be unsafe问题使用vs2012配置opencv编译出现问题:1>------ 已启动生成: 项目: Win32ForOpenCV245, 配置: Debug Win32 ------1>  stdaf

就我成功运行的经验来说，我下面来分享一下我的方法，其实很简单：1.我使用的是c#程序，安装的opencv是2.1版本的，所以使用的是emgucv。我使用的是窗体应用程序来生成exe。程序实现的功能很简单，点击button来读取图片，然后显示图片。程序如下：using System;using System.Collections.Generic;using

工作环境:IDE：Microsoft Visual Studio 2008Opencv版本：Opencv2.1操作系统：Windows 7     前言：之前为了能在没装vs2008和opencv的电脑上面运行自己写的opencv程序，真是花了九牛二虎之力，因为之前在网上查到的资料都是教你怎么生成opencv的静态库，比如http://blog.csdn.n

有时候VS版本之间的代码转换非常麻烦，从VS2010转到VS2012还好说些，直接用VS2012打开10的项目，点击转换即可；但是从VS12到VS10比较麻烦，直接打不开，可进行如下操作来实现VS12工程转换为VS10的工程。（1） 首先修改解决方案文件（.sln文件）：利用记事本打开.sln文件，把里面的Microsoft Visual Studio Solution File,

CFileDialog dlg(TRUE, _T("*.bmp"), NULL,OFN_FILEMUSTEXIST|OFN_PATHMUSTEXIST|OFN_HIDEREADONLY,_T("image files (*.bmp; *.jpg) |*.bmp;*.jpg|All Files (*.*)|*.*||"),NULL);dlg.m_ofn.lpstrTitle= _

当用VS12打开VS10创建的工程时会出现如下的问题：C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\Platforms\Win32\Microsoft.Cpp.Win32.Targets(511,5): error MSB8008: 指定的平台工具集(v100)未安装或无效。请确保选择受支持的 PlatformToolset 值。

//头文件为softcascade.hpp、core.hpp//实现文件为octave.cpp//但是还涉及到了ml.hpp和Dtree.cpp等文件//softcascade检测器训练函数的代码如下：bool BoostedSoftCascadeOctave::train(const Dataset* dataset, const FeaturePool* pool, int weaks

简介CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：Back Projection计算。Mean Shift算法CamShift算法1 Back Projection计算计算Back Project

一、网上一些参考资料　　     在博客目标检测学习_1(用opencv自带hog实现行人检测) 中已经使用了opencv自带的函数detectMultiScale()实现了对行人的检测，当然了，该算法采用的是hog算法，那么hog算法是怎样实现的呢？这一节就来简单分析一下opencv中自带 hog源码。     　　网上也有不少网友对opencv中的hog源码进行了分析，很不

转自：http://blog.sciencenet.cn/blog-465130-409609.html，觉得其中特征提取部分讲的不错，另外样本准备和详细的训练建议查看：http://hi.baidu.com/siyxlekyecjlqye/item/277f28d214922b1de0f46fc7，这讲的很仔细。人脸检测之一：样本准备基于机器学习方法的人脸检测，通

1>ImagefusionbyMaxMinDlg.cpp(204): error C2664: 'strcpy' : cannot convert parameter 2 from 'LPCTSTR' to 'const char *'1>          Types pointed to are unrelated; conversion requires reinterpret_cast