其他

注意：以下內容來自《OpenGL入門教程》選取一部分內容學習學習~~~在前面繪製幾何圖形的時候，大家是否覺得我們繪圖的範圍太狹隘了呢？座標只能從-1到1，還只能是X軸向右，Y軸向上，Z軸垂直螢幕。這些限制給我們的繪圖帶來了很多不便。我們生活在一個三維的世界——如果要觀察一個物體，我們可以：1、從不同的位置去觀察它。（視圖變換）2、移動或者旋轉它，當然了，如果它只是電腦裡面的物體，我們還可以放大或縮小它。（模型變換）3、如果把物體畫下來，我們可以選擇：是否需要一種“近大遠小”的透視效果。另外，我們

//cxcore.h/* Draws 4-connected, 8-connected or antialiased line segment connecting two points */CVAPI(void) cvLine( CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint pt2, CvScalar color, int thickness CV_DEFAULT(1), int

OpenCV訓練分類器一、簡介目標檢測方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，並由Rainer Lienhart [Lienhart02]對這一方法進行了改善。該方法的基本步驟為： 首先，利用樣本（大約幾百幅樣本圖片）的 harr 特徵進行分類器訓練，得到一個級聯的boosted分類器。     分類器中的"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在映像檢測中，被檢視窗依次通過每一級分類器，

步驟：統計原映像素每個像素的個數統計原映像<每個灰階級的像素的累積個數家裡灰階級得映射規則將原圖每個像素點的灰階映射到新圖代碼：clear allI=imread('1.jpg'); %讀入JPG彩色影像檔imshow(I) %顯示出來 title('輸入的彩色JPG映像')I_gray = rgb2gray(I);

來自 李杜 的 ZOL blog：轉自： http://blog.zol.com.cn/936/article_935964.html作者：gnuhpc@gmail.com簡介：在電腦視覺中，Lucas–Kanade光流演算法是一種兩幀差分的光流估計演算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出。光流的概念:(Optical flow or optic flow)它是一種運動模式，這種運動模式指的是一個物體、表面、邊緣在一個視角下由一個觀察者（比如眼睛、網路攝影機等）

目前比較經典的映像去噪演算法主要有以下三種： 均值濾波演算法：也稱線性濾波，主要思想為鄰域平均法，即用幾個像素灰階的平均值來代替每個像素的灰階。有效抑制加性雜訊，但容易引起映像模糊，可以對其進行改進，主要避開對景物邊緣的平滑處理。 %x是需要濾波的映像,n是模板大小(即n×n)function d=avg_filter(x,n) a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1[height, width]=size(x);

一直對一些演算法很有興趣，今天就跟大家分享下螺旋矩陣的演算法看了別人很多的方法，自己總結了一下，對其中不好的地方通過自己的想法修改了一下所以只是供大家一起交流交流，但由於才疏學淺，定有不足之處，望各位不吝賜教，呵呵O(∩_∩)O~進入正題下面是我畫的一個結構圖首先對這個圖做個解釋，我是將其分為四個區塊對其逐個賦值的，中間的方塊的意思是如果矩陣的基數（也就是改螺旋矩陣的矩形個數，如果是奇數除去中間的一個數字）是一個奇數則存在中間這個數，偶數則不存在，大家可以在圖紙上畫畫看的，還有一點，就是第一區塊

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////CV_IMPL voidcvSmooth( const void* srcarr, void* dstarr, int smooth_type, int param1, int param2, double param3, double param4 ){ cv::Mat src =

用 svm 訓練了個分類器。給圖片分類的。目標 ： 1else ： 0載入分類器查看效果#include "stdafx.h"#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <ml.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> using namespace cv;

論文作者 Derek Bradley*   Gerhard Roth論文給的虛擬碼：void vvAdaptiveThreshold( IplImage* inImg, IplImage* outImg){int S = inImg->width >> 5;int T = 10;char *input, *bin;input = inImg->imageData;bin = outImg->imageData;int width = inImg->width;

前面寫過一個關於螺旋矩陣的演算法但是實現的是順時針的演算法這個上傳一個逆時針的方法，其實就是行列交換一下就行了具體方法，思路跟順時針是一樣的，思路見http://blog.csdn.net/xuchao1229/article/details/8117312下面是代碼和運行出來的結果#include <stdio.h>#define MAX 20int main(void){int a[MAX][MAX];int n; //矩陣基數int i,j,k;int

改變視頻大小，產生新的視頻。opencv我還以為   CvVideoWriter 中聲明了大小，就可以直接把各種大小的圖片產生它的視頻呢。還不行捏。得 先用個dst 縮放一下才可以// videoProcess.cpp : 定義控制台應用程式的進入點。//#include"stdafx.h" #include <stdio.h> #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc, char *

相信很多人都知道快排的原理，都能說上個123來的但是在實際的環境中去編寫代碼，確總是會出現一些莫名其妙偶的錯誤，今天就跟大家一起分享下我的經驗吧快速排序的思路：1.首先確定一個中間變數（一般是以數組第一個元素為中間變數，當然也可以是其他，這個看個人喜好，這裡我用首元素）2.設定頭尾指標（i，j）3.從尾部開始出發，只要找到比中間變數小的元素就把此值賦值給頭指標所指向的內容（a[i++]=a[j]）,然後頭指標向後移一位，如果沒有合格就一直向前移動指標尋找，直到找到4.然後就是頭指標了，頭指標跟尾

來迴轉換過程中，應該沒有什麼損失吧#include "stdafx.h"#include "stdio.h"#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "Math.h"#include "vector"using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){IplImage* img = cvLoadImage("D:\\zj.jpg", 1);if( !img )return

最近看了比較多的一些矩陣的例子所以自己就總結了一下這方面的一些演算法的問題首先來說說螺旋矩陣的演算法螺旋矩陣無非就是從第一個元素開始沿著矩形的邊框逐個賦值，或者從中心點開始逐個的向外賦值大致的思路我理清楚了，接下來就是更進一步的分析了螺旋矩陣我們都知道是“矩形式”的逐個賦值，所以賦值的次數（也就是外層迴圈的次數）是根據有多少個矩形來決定的然後就是逐個分析每個矩形的賦值方式，矩形有四條邊，賦值順序一次是上-右-下-左，這樣就可以找出行列之間的關係，然後就可以逐個賦值了具體的演算法可以參考我前兩篇部

映像的高低頻是對映像各個位置之間強度變化的一種度量方法.低頻分量:主要對整副映像的強度的綜合度量.高頻分量:主要是對映像邊緣和輪廓的度量.變化越尖銳的地方高頻頻譜越多，映像細節就是變化尖銳的地方高反差也一樣，它變化很快，過渡區很小，相當於變化尖銳。深灰到白的顏色變化比淺灰到白要大，顏色過渡更尖銳，高頻分量也更多。平滑濾波 一般來說，映像的能量主要集中在其低頻部分，雜訊所在的頻段主要在高頻段

 請參考：http://www.cnblogs.com/gadfly/archive/2010/10/02/1841197.html使用控制項變數把 CEdit與變數關聯起來列印輸出資訊實在是太不方便了。。。。╮(╯▽╰)╭整理如下：1.  在 CXXXDlg的 初始化對話方塊函數 Init 的最前面增加：#ifdef _DEBUGAllocConsole();#endif2. 在 整個對話方塊destroy的函數，比如OK的相應函數等增加：FreeConsole();3. 在stdafx.h

前面看了幾篇關於函數傳回值的文章，覺得學多了進階程式語言，還是有必要對一些底層的只是需要瞭解一些下面我總結了一些，肯定是不全，還望大家給予指正O(∩_∩)O~當我們使用一個被調函數的時候，return的時候分為兩個情況，一個是返回數值，一個就是指標（或者引用）當我們返回數值的時候，編譯通過，沒有問題，輸出結果也沒有問題，如下代碼是通過測試的#include <stdio.h>int sum(int a,int b){ int s; s=a+b; return s;}

在人的視網膜中有兩種主要感光細胞，即所謂的杆狀細胞和錐狀細胞。杆狀細胞負責低照明情況下的視覺，能感覺物體的大小和形狀，而錐狀細胞確保色覺。錐狀細胞有三種類型，錐狀細胞的感光性峰值處於光譜中的紅色、綠色和藍色，但是它們都對其他可見光波段反應很弱。在人的視網膜上平均有700萬個錐狀細胞，其中大部分是“紅色”錐狀細胞，少部分是“綠色”錐狀細胞，而“藍色”錐狀細胞最少就是在眼睛裡的視網膜上，有三種不用的感光細胞，即感紅細胞、感綠細胞和感藍細胞，分別含有紅敏視色素、綠敏視色素和藍敏視色素。三種視色素分別對

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define NUM_OF_ARRAY100void quick_sort(int *array, int left, int right){int old_left = left;int old_right = right;int standard_data = array[left];printf(".");while(left < right){while((array[right]