zcl2016的专栏

Deep Learning（深度学习）：http://cs.nyu.edu/~fergus/tutorials/deep_learning_cvpr12/Deep Learning Methods for Vision(余凯等在cvpr2012上组织一个workshop)。http://ai.stanford.edu/~quocle/斯坦福Quoc V. Le教授的个人主页，有行为

在用vs2008编译一个dx8项目遇到编译错误：c:\program files\microsoft sdks\windows\v6.0a\include\winnt.h(236) : error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)c:\program files\microsoft sdks\windows\v6.0a\include\winnt.

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。[cp

不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免

虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{

[cpp] view plaincopyprint?#include   #include   #include     #pragma comment(lib, "cv.lib")  #pragma comment(lib, "cxcore.lib")  #pragma comment(lib, "highgui.lib")    int main( in

AffineTransform类描述了一种二维仿射变换的功能，它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的“平直性”（译注：straightness，即变换后直线还是直线不会打弯，圆弧还是圆弧）和“平行性”（译注：parallelness，其实是指保二维图形间的相对位置关系不变，平行线还是平行线，相交直线的交角不变。大二学过的复变，“保形变换/保角变换”都还记得吧，数学就是王道啊！）。

连通区标记是最基本的图像处理算法之一，最近的项目中需要一个纯C语言实现的连通区标记算法，本以为如此基础的算法在网上能搜到现成代码，结果大失所望，讲解标记算法思想的文章很多，给出代码实例的却很少，能找到的几段程序，都有各种各样的问题。于是，自己动手丰衣足食，并拿出来与大家分享。两阶段法是传统的连通区标记算法，在维基百科上有详细的介绍：Connected Component Labeling

为什么用directshow？在视频采集方面，directshow比opencv优秀，因为opencv采用的是VFW机制，而directshow采用的是WDM机制，虽然后者也有点老，但比VFW新，并且有广泛的视频采集卡支持。要弥补VFW的缺陷，除了directshow外，还有以下这么几个办法，见：www.opencv.org.cn/index.php/%E8%A7%86%E9%A2%91%

目标¶在这个教程中你将学习到如何:使用OpenCV函数 warpAffine 来实现一些简单的重映射. 使用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得一个 旋转矩阵原理¶什么是仿射变换?¶一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移).综上所述, 我们能够用仿射变换来表

最近学习 OpenCV，研究智能监控神马的。简单实现了运动跟踪后，开始着手自己的摄像头类及多摄像头的研究（实际项目环境可能是8个甚至16个摄像头）。前期 VS2012 + OpenCV 的配置方法，可以参考 Win7下OpenCV2.4.3结合VS2012的配置 等文章，网上资料较多，本文就不详述了。问题主要发生在调用多摄像头上，搜索一番，发现只在 OpenCV 中文网站 存在一个