其他

給定平面上的一個(有限)點集(即一組點)，這個點集的凸包就是包含點集中所有點的最小面積的凸多邊形。在二維歐幾裡得空間中，凸包可想象為一條剛好包著所有點的橡皮圈。這可以形象地想成這樣：在地上放置一些不可移動的木樁，用一根繩子把他們盡量緊地圈起來，這就是凸包了。例如，的點集共包含9個點，圖中的六邊形便是該點集的凸包。其中構成六邊形的6個點稱為“凸包上的點”(Hull

HDFS是一個Distributed File System，然而對於程式員來說，HDFS就是一個普通檔案系統，Hadoop進行的底層封裝，程式員按照相應的API來對HDFS上的檔案操作，和對本地磁碟檔案操作沒有太多區別。但是最初接觸時可能還是會碰到這樣那樣的問題。 例如：擷取FileSystem執行個體時會出現java.lang.NullPointerException    at

eval_r()函數的功能就是將括弧內的字串視為語句並運行例如： eval_r('y1=sin(2)')就是相當於在matlab命令視窗輸入了y1=sin(2)這條命令。多在迴圈中使用，可以對多個名字有規則的變數或檔案進行操作，例一：for

Matlab使用dir函數獲得指定檔案夾下的所有子檔案夾和檔案,並存放在在一種為檔案結構體數組中.dir函數可以有調用方式dir('.') 列出目前的目錄下所有子檔案夾和檔案dir('G:\Matlab') 列出指定目錄下所有子檔案夾和檔案dir('*.m') 列出目前的目錄下符合Regex的檔案夾和檔案得到的為結構體數組每個元素都是如下形式的結構體        name    -- filename        date    -- modification date        byt

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/contrib/contrib.hpp>#include <fstream>#include <opencv/cv.h>#include <opencv/highgui.h>#include

【更新】：實在對不住大家，以前在github上的代碼是我臨時從科研項目裡拿出來的，亂七八糟的。我已經重新寫過，很容易就可以編譯運行，代碼也增加了可讀性。請前往測試：https://github.com/laoyang/ASEF這年頭是個人都會用OpenCV的臉部偵測了，代碼網上隨處都能搜到，真的就兩行代碼的事情。不過如果你想找到複雜並且靠譜的人臉相關的computer vision代碼那就真的很少很少了。複雜：起碼不是AdaBoost + CAMSHFIT就完事兒，靠譜：演算法不要多fancy，

ize：擷取數組的行數和列數（1）s=size(A),當只有一個輸出參數時，返回一個行向量，該行向量的第一個元素時數組的行數，第二個元素是數組的列數。（2）[r,c]=size(A),當有兩個輸出參數時，size函數將數組的行數返回到第一個輸出變數，將數組的列數返回到第二個輸出變數。（3）如果在size函數的輸入參數中再添加一項，並用1或2為該項賦值，則size將返回數組的行數或列數。其中r=size(A,1)該語句返回的時數組A的行數， c=size(A,2) 該語句返回的時數組A的列數。

一、Mat類型：矩陣類型，Matrix。    在openCV中，Mat是一個多維的密集資料數組。可以用來處理向量和矩陣、映像、長條圖等等常見的多維資料。    Mat有3個重要的方法：         1、Mat mat = imread(const String* filename);            讀取映像         2、imshow(const string frameName, InputArray mat);      顯示映像         3、imwrite

由於項目裡要用到邊緣檢測，所以今天研究了一下最簡單的梯度的方法。   

int pos = str.find("\t");if (pos == string::npos)上述代碼中，pos 的類型被定義為 int，這是錯誤的，即使定義為 unsigned int 也是錯的，它必須定義為 string::size_type。c++中 npos 是這樣定義的：static const size_type npos = -1;因為 string::size_type (由字串配置器 allocator 定義) 描述的是

  格式：n=norm(A,p)功能：norm函數可計算幾種不同類型的矩陣範數,根據p的不同可得到不同的範數1、如果A為矩陣 n=norm(A) 《Simulink與訊號處理》返回A的最大奇異值，即max(svd(A))n=norm(A,p) 根據p的不同，返回不同的值  p  傳回值  1  返回A中最大一列和，即max(sum(abs(A)))  2  返回A的最大奇異值，和n=norm(A)用法一樣 inf  返回A中最大一行和，即max(sum(abs(A’)))  ‘fro’ 

   non-trivial:今天在一片論文上看見一個單詞是non-trivial,網上搜了一下，大概翻譯出來的意思就是非平凡的，意思是這個方程的解釋複雜的，有可能在有限的時間內解不出來，或者時間複雜度很高。  heristically

#include <iostream>#include <cv.h>#include <cxcore.h>#include <highgui.h>using namespace std;int main(){IplImage *srcRGB = cvLoadImage("f:\\images\\chess1.jpg");IplImage *src = cvCreateImage(cvSize(srcRGB->width,srcRGB->

   顏色通常用三個相對獨立的屬性來描述，三個獨立變數綜合作用，自然就構成一個空間座標，這就是色彩空間。而顏色可以由不同的角度，用三個一組的不同屬性加以描述，就產生了不同的色彩空間。但被描述的顏色對象本身是客觀的，不同色彩空間只是從不同的角度去衡量同一個對象。       色彩空間按照基本結構可以分兩大類：基色色彩空間和色、亮分離色彩空間。前者的典型是 RGB，還包括 CMY、CMYK、CIE XYZ 等；後者包括 YCC/YUV、Lab、以及一批“色相類色彩空間”。CIE XYZ

當兩個矩陣（Ａ，Ｂ）同階時，此時這兩個矩陣可以進行點乘運算，點乘運算是把這兩個矩陣位置對應的元素進行相乘，然後得到一個新的與Ａ，Ｂ同階的矩陣Ｃ　（Ｃ（ｉ，ｊ）＝　Ａ（ｉ，ｊ）＊Ｂ（ｉ，ｊ）　）．　（矩陣的點除（．／）與點乘（．＊）類似．）．矩陣的乘法（＊），是按照通常的矩陣乘法進行運算，兩個矩陣進行乘法（如Ａ＊Ｂ）的前提：Ａ的列數與Ｂ的行數相等．　兩個矩陣相乘時不可以隨便交換順序．可以運行幾個例子看下結果:>> A=[34  5;2 3 4]A =    3    4    5   

樓主Sunlet（大贏家）2000-09-12 22:42:00 在 VC/MFC / 基礎類 提問1。.obj，.lib,.dll，.h之間的相互關係如何？使用的時候調用方式有什麼不同？     2。怎麼自己做一個.lib的檔案，請把過程將一下，最好有樣本，謝謝！     3。工程檔案中怎麼使用obj.檔案。     1 樓Holly（） 回複於 2000-09-13 02:34:00 得分 801.     obj:是CPP對應的二進位代碼格式，是未經重定位的！    

空間頻率人們所熟悉的時間頻率是用單位時間內某物理量（如交變的電流、電壓、波動或機械震動等）周期性變化的次數定義的，單位為周/秒。類似地，空間頻率的定義是物理量（像的亮度）在單位空間距離內周期性變化的次數，即        fx = d j(x)/dx（周/米）        (02-02-6)式中，fx表示亮度訊號在x方向的空間頻率，x是空間距離變數，j(x)表示亮度訊號沿x方向的相位變化。以圖02-02-13（a）所示的正弦光柵為例，如果光柵亮度在1厘米內變化10次，那麼它的空間頻率為fx =

#include <iostream>#include <cmath>#include <iomanip>//setprecision(n)控制輸出的有效數字位元using namespace std;float fun(int s,int t){    float dis=0.001;    float sum=0.0;    for(float k=s;k<t;k=k+dis)    {        sum+=(1/k)*sqrt((k+1)/k)

除了人工的分析之外，最簡單最直接的調試方法要算printf了。不過，我們這裡推薦使用的並不是初學C語言時使用的函數int printf(const char *format, ...)，而是稍微複雜一點的fprintf()函數，因為它更方便我們之後重新導向錯誤輸出資訊到指定的裝置。fprintf()函數的原型如下： int fprintf(FILE *stream, const char *format, ...)        可以看到，它與printf()函數相比多出來了第一個參數FILE

岡薩雷斯版<影像處理>裡面的解釋非常形象：一個恰當的比喻是將傅裡葉變換比作一個玻璃稜鏡。稜鏡是可以將光分解為不同顏色的物理儀器，每個成分的顏色由波長（或頻率）來決定。傅裡葉變換可以看作是數學上的稜鏡，將函數基於頻率分解為不同的成分。當我們考慮光時,討論它的光譜或頻率譜。同樣, 傅立葉變換使我們能通過頻率成分來分析一個函數。Fourier theory講的就是：任何訊號（像訊號）都可以表示成一系列正弦訊號的疊加，在映像領域就是將映像brightness variation