在河之洲

http://guoming.me/opencv-config  这篇文章有讲解opencv的安装与配置一些常用库opencv_core249d.libopencv_imgproc249d.libopencv_highgui249d.libopencv_ml249d.libopencv_video249d.libopencv_features2d249d.libopen

图像的平滑处理平滑,也称 模糊, 平滑处理时需要用到一个滤波器 。滤波器想象成一个包含加权系数的窗口，这个加权系数也叫做核或者模版。 // 图像平滑处理分而学之.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>

opencv中sift特征提取的步骤使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里，并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符，特征描述符是一个矩阵使用匹配器matcher对描述符进行匹配，匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值，使得匹配的向量距离小于最

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简介斑点通常是指，与周围有着颜色和灰度差别的区域，LoG检测利用高斯拉普拉斯LOG算子检测图像斑点较DoH，Harris和其它点检测方法稳定性更好，抗图像中噪声的能力更强 二维高斯函数 g(x,y,σ)=12πσe−(x2+y2)2σg(x,y,\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma}e^{-\frac{(x^2+y^2)}{2\sigma}} 拉普拉斯变换容易受到噪点影响，因此

转自文本分类中KNN算法，该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外，由于KN