用SIFT特徵和RANSAC演算法進行兩幅圖片的匹配

大家知道相機可以做到將幾個不同情境的圖片匹配形成一幅圖,此處用sift特徵與ransac演算法相結合的方法來進行映像的匹配。詳細過程見程式如下:(運行前裝庫檔案vlfeat)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%兩幅圖的匹配%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function mosaic = sift_mosaic(im1, im2)if nargin == 0  im1 = imread(

基於SVM的邊緣保持濾波演算法-SVM for edge-preserving filtering

 基於SVM的邊緣保持濾波演算法-SVM for edge-preserving filtering                                          Qingxiong Yang Shengnan Wang Narendra Ahuja                                                        1. 簡介:在這篇文章中,作者提出了一種類似於雙邊濾波(Bilateral

三種強大的物體識別演算法——SIFT/SURF、haar特徵、廣義hough變換的特性對比分析

識別演算法概述: SIFT/SURF基於灰階圖,一、首先建立影像金字塔,形成三維的映像空間,通過Hessian矩陣擷取每一層的局部極大值,然後進行在極值點周圍26個點進行NMS,從而得到粗略的特徵點,再使用二次插值法得到精確特徵點所在的層(尺度),即完成了尺度不變。二、在特徵點選取一個與尺度相應的鄰域,求出主方向,其中SIFT採用在一個正方形鄰域內統計所有點的梯度方向,找到佔80%以上的方向作為主方向;而SURF則選擇圓形鄰域,並且使用活動扇形的方法求出特徵點主方向,以主方向對齊即完成旋轉不變。

Multi-target tracking with Single Moving Camera

引自:http://www.eecs.umich.edu/vision/mttproject.htmlWongun Choi, Caroline Pantofaru, Silvio Savarese, "A General Framework for Tracking Multiple People from a Moving Camera", PAMI (under revision, accepted with minor revision).Wongun Choi and Silvio

System File Protection

 Windows Me DDK: System File ProtectionSystem File Protection Installation programs that are not part of the operating system can overwrite shared system files, even when it is incorrect to do so. This has been a common problem in the history of the

OpenCV(12)安防監控可疑走動警示 cvCopy()和cvCloneImage()的區別

#include <stdio.h>#include <time.h>#include <cv.h>#include <cxcore.h>#include <highgui.h>int main( int argc, char** argv ){//聲明IplImage指標IplImage* pFrame = NULL;     //pFrame為視頻截取的一幀IplImage* pFrame1 = NULL;     

OpenCV函數詳解——–陸續更新………………..

交流:QQ:345440305Email:zhongstellar@gmail.comcvCreateStructuringElementEx建立結構元素  IplConvKernel* cvCreateStructuringElementEx( int cols, int rows, int anchor_x, int anchor_y, int shape, int* values=NULL );cols:結構元素的列數目 rows:結構元素的行數目 anchor_x:錨點的相對水平位移量 

VC擷取EXCEL 表格的總行數

工程進度統計小工具中的其他一些知識點,供日後查詢:1.  需要在InitInstance()中初始化COM庫,不然無法在VC中使用Excel服務,建立Excel服務失敗 CJinduNewApp::InitInstance(){ AfxEnableControlContainer();  //增加此段if (CoInitialize(NULL)!=0) { AfxMessageBox("初始化COM支援庫失敗!"); exit(1); } …...} 2.VC擷取EXCEL

為什麼會兩次調用解構函式

 在類產生臨時對象時,遇到一個問題,程式會兩次調用解構函式#include <cstring> #include <iostream>

Debug Assertion Failed!【hlp】

vs2008中調試一個多目標跟蹤程式的時候,遇到過此問題,在release下回忽略此問題,在release版本下不用關心這個問題,也就是系統幫你給屏蔽了,但是問題還是存在的,在debug環境下,報這樣的錯誤。錯誤原因:這段代碼本來沒錯,錯在平台上。nm.cbSize = sizeof (NONCLIENTMETRICS) ; 這個是低版本,通常所說的0x0501。低於系統與VS編譯器2個版本(VS2008/VS2010)的,就會出問題。解決方案:就在stdafx.h中#pragma

神經網路設計 摘要

判定邊界  判定邊界由那些使淨輸入為0的輸入向量確定n=wp+b=0, 一個雙輸入感知器網路,如果取權值為[1,1],則有p1+p2+b=0,其中p=[p1 p2],這是p1,p2平面上的一條直線.該直線和權值向量w=[1,1]垂直. 感知器學習規則:(P42)1.如果t=1,a=0 則w_new=w_old+p2.如果t=0,a=1 則w_new=w_old-p1.如果t=a

單神經元感知機代碼

這兩天在看神經網路設計(中文版),有些地方不是很懂。因此自己動手寫代碼以加深理解。順便把代碼貼上來,大家一起看看。c#寫的。代碼中已經有詳細解釋了。付一個 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;namespace neuralNetworks{    /// <summary>    /// 參考文獻:神經網路設計_中文版 第4章    /// 樂子:2008

“經濟”一詞的由來?

“經濟”一詞最初在《周易》一書中出現。“經”解釋為“徑”,即指阡陌(縱橫的田地)。“濟”字從水旁,解釋為“渡”,即指渡水。“經濟”兩字的連用,最早見於隋代王通的《中說》(又名《文中子》)“禮樂”篇裡的“經濟之道”,原意是指經邦濟世或經國濟民,即治理國家的意思。古時有副對聯:“文章西漢雙司馬,經濟南陽一臥龍”。是誇獎司馬遷的文章寫得好,讚賞諸葛亮具有治理天下的卓越才能。以此可見古人所講的“經濟”一詞,意在治國平天下。這與我們現在所理解的財政經濟完全是兩回事。那麼,古時人們對衣食住行、國家財國政等方

jquery+html5 2

這個例子,主要有下面幾點1.動畫的代碼放到了一個函數中,函數是一種有效程式碼群組織方式。2.隨機函數3.用setTimeout函數來構建一個迴圈<!DOCTYPE html><html><head>    <title>運動物體1和隨機運動</title>    <script type="text/javascript" src="jquery-1.6.js"></script>  <script

記憶體 : 記憶體頻率

記憶體主頻和CPU主頻一樣,習慣上被用來表示記憶體的速度,它代表著該記憶體所能達到的最高工作頻率。記憶體主頻是以MHz(兆赫)為單位來計量的。記憶體主頻越高在一定程度上代表著記憶體所能達到的速度越快。記憶體主頻決定著該記憶體最高能在什麼樣的頻率正常工作。目前較為主流的記憶體頻率室333MHz和400MHz的DDR記憶體,以及533MHz和667MHz的DDR2記憶體。  大家知道,電腦系統的時脈速度是以頻率來衡量的。晶體振蕩器控制著時脈速度,在石英晶片上加上電壓,其就以正弦波的形式震動起來,這一

jquery+html5 3–滑鼠和鍵盤控制

這裡例子主要有以下幾點1.if語句2.新的事件mousemove,keydown,以及e參數3.2個不同的物體顯示在canva裡,多個也是這個道理。4.用id標籤選取器直接選擇一個頁面元素是可行的,似乎不能放在head部分。放body後面就可以。5.mousemove和keydown事件處理了內部的變數,animate函數把這些內部變數的改變顯示出來。6.大家可以試下多人遊戲,每個人控制一個方塊。<!DOCTYPE html><html><head>    &

背景建模或前景檢測(Background Generation And Foreground Detection) 六 Emvisi2

Emvisi2: A background subtraction algorithm, robust to sudden light changes Making Background Subtraction Robust to Sudden Illumination ChangeEmvisi2 是由瑞士聯邦理工學院電腦實驗室提出的一種背景建模演算法。轉自cvchina:     

影像處理,神經網路,模式識別領域的幾本好書。

為了畢業,看了半年的書,下面幾本書,不錯。岡薩雷斯的《數位影像處理》,有matlab版和非matlab版的,建議買非matlab版的。至於怎麼使用matltab,可以看它的協助,以及demos,每個工具箱都有很多demos。非常好。另外,《Visual

VC++基於CXImage庫實現縮圖

   

metro 嘗新

win8開發人員預覽版發布第一天就安裝了,用到現在感覺挺好。vs11也不錯,用來寫了幾個簡單的html5頁面,今天想來學下metro,發現要開發人員許可,一路確定下來,才給了一個月的許可。。不知道後續會如何?例子代碼大家可以看http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/windows/apps/hh465045用c++建立一個空的應用程式。發現添加控制項和事件代碼的習慣和c#差不多。比那個mfc強多了,c++.net又要.net架構,很多時候不方便。即使如此,

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