其他

（承上篇）3.3  如何解決“做不好”    現在來看做不好的問題。做不好的主要原因，是高標準的測試覆蓋難以實現。    為什麼要關注測試覆蓋呢？因為未覆蓋的單位，通常對應未測試的資料分類，也就是說，可以用覆蓋率來檢查測試的完整性，衡量測試效果。    應該在完成功能測試的基礎上，統計覆蓋率，找出遺漏用例來完成白盒覆蓋，而不是功能測試做一遍，白盒覆蓋又做一遍。    下面，我用一個案例來示範講解覆蓋。   

（承上篇）    這個底層函數返回的是一個對象指標，如何類比呢？雙擊函數名，開啟底層模擬器。        首先，在前置代碼中定義對象並初始化。然後，在類比值中填寫這個對象的地址。        這是類比的結果。        複雜物件的資料一樣可以移到表格中，這時，要移到表格中的不是對象本身，而是對象中包含的資料。例如，要把data.ui移到表格中，雙擊它的值“1234”就行了。        我們還可以用局部資料類比的功能，處理各種各樣的複雜情形。       

第一章 綜述 本章目標       在閱讀完本章節後，我們將可以做下列事情： l         認識組成Open Inventor工具包的幾個關鍵組件。l         理解Open Inventor 與 OpenGL的關係。l         描述擴充Open Inventor 的幾種方法。        本章將概要地闡述組成Open Inventor的幾個關鍵組件，並將簡要描述如何使用Open

 ============================================================================================================http://hardy.gigcities.com/Directshow_Opencv.rar 本文提供了使用directshow代替opencv的vfw 的原始碼,與轉化為iplimage格式的演算法. 實驗中發現opencv的cvCaptureFromCAM 使用的是vfw,

  我的環境是vc2005發現 支援xp風格的manifest 有問題，MSDN 和一些網站上的manifest 有問題 ，  自己修改了一下加上Microsoft.VC80.DebugCRT 和 Microsoft.VC80.DebugMFC 就可以了。如果是release版需要自己改一下。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?><assembly

 P.S.：（2008-09-01）感謝網友‘李明楊豔’指出了本文程式中一維訊號小波分解重構程式mydwt和myidwt存在的一個大Bug，現已修正，請參見今天發表的文章《一維訊號的小波分解與重構程式》。P.S.：（2008-06-05）去年11月發布了一系列有關小波變換和影像處理的文章，把學習小波過程中的心得體會和編寫的程式放在網上和大家共用交流。半年來，感謝大家的關注和協助，在相互的討論交流中，我不斷地從大家提出的問題中拓展自己的知識面，對小波的理論及其應用有了更深入的瞭解和掌握。根據和大家

The InventorMentor運用Open InventorTM 進行物件導向的3D圖形開發，第二版Josie WerneckeOpen Inventor 架構工作群組郝偉 譯  關於這本書        The Inventor Mentor 這本書主要是面向圖形編程人員和應用程式開發人員，講解物件導向的3D開發包－Open Inventor。Open Inventor 是一個用於開發互動式3D程式的圖形庫。雖然它本身是使用C++編寫的，但Open Inventor也可以在C語言中使用。

 基於紅綠方格彩色棒的跟蹤實現跟蹤是電腦視覺一個很基本的問題，也有很多演算法，MeanShift,Camshift,等等，可是真正魯棒性 Robust 強的不多，跟蹤跟目標的特徵有著很大的關係，在研究中我發現在色彩分割基礎上，對跟蹤目標加上一定的特徵，比如紅綠搭配，再根據這個特徵搜尋，紅綠方格特徵在空間比較辨識，就很容易獲得好的魯棒性。大致做法如下：1。利用HSV空間分割紅色空間與綠色空間2。統計紅色空間與綠色空間的顏色塊分布3。將一個紅色塊與緊鄰的綠色塊記做一個couple,

在WINDOWS下經常要用到在MFC應用視窗中顯示IPLIMAGE，因此BMP與IPLIMAGE的相互轉換就會經常使用。本文給出兩個轉換函式，供參考！/** 從BMP影像檔資料流中產生IPLIMAGE對象*/IplImage* GetIplFromBmp(BYTE* pBmp, DWORD size){    BYTE* p = pBmp;    BITMAPFILEHEADER fheader;    memcpy(&fheader, p,

因為使用的網路攝影機映像品質很差，不能直接用做分割等後續的處理，需要根據長條圖進行映像增強，OPENCV沒有現成的方法，只有自己想辦法了。 參考了網上文章

        前幾天我們討論了一種基於低頻融合策略的小波映像融合演算法（http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/14/1883987.aspx），今天就來說說演算法編程實現的幾個細節問題。（1）高頻帶的融合       

時隔近兩年，終於發布的OpenCV的第一個更新版本，看來原核心開發小組離開Intel，確實對OpenCV的影響比較大。好在瞭解OpenCV的人越來越多，星星之火，可以燎原，信哉此言！下面是 1.1pre 版本的更新LOG，仔細看了，核心沒有太大的變動，應該還有不少BUG，估計大家會很快把這些BUG抓出來。Changes:=================================================== OpenCV 1.1pre1, October, 2

 因為機器是雙核。想到怎麼才能更好應用opencv , 從opencv說明上得到" - 一些函數可以使用 OPENMP 做平行處理： cvHaarDetectObjects, cvCalcOpticalFlowPyrLK, cvDistTransform (the new algorithm only), 因此它們的運行速度在雙核CPU上要快 ~50-80% , 當代碼用 Intel compiler 或者 MSVC2005 編譯時間。"於是實驗一下.環境 ：機器配置 ：  windows

O'REILLY最近剛剛出版了一本相當不錯的OpenCV書籍，名字叫《Leaning OpenCV》，該書的作者是很出名的 Gary Bradski 和 Adrain

採用 CAMSHIFT 演算法快速跟蹤和檢測運動目標的 C/C++ 原始碼，OPENCV BETA 4.0 版本在其 SAMPLE 中給出了這個例子。演算法的簡單描述如下（英文）：This application demonstrates a fast, simple color tracking algorithm that can be used to track faces, hands . The CAMSHIFT algorithm is a modification of the

  第七章：Histograms and Matching

  呵呵，從弟弟的QQ空間中看到的，轉過來向大家推廣一下，不錯的說！ ①首先就是要登入空間。②然後點擊自訂。 ③接著，在網頁的地址欄中，輸入這段代碼“Javascript:window.top.space_addItem(6,703,0,0,200,200,0); ”按斷行符號。（注意：代碼要用英文IME輸入）

用OpenInventor實現的NeHe OpenGL教程－第三十課         NeHe教程在這節課介紹了碰撞檢測。碰撞檢測是一種比較複雜的技術。NeHe教程只是檢測平面、球體、圓柱體等這些規則物體之間的碰撞檢測。OpenInventor提供了任意形狀物體之間的碰撞檢測，當然這樣的碰撞檢測需要更多的計算時間。 碰撞檢測的演算法在NeHe的教程中已經做了詳盡的解釋，我們就不再贅述了。程式的主幹部分就是碰撞檢測的演算法實現，你可以從原始碼得到全部的資訊，一旦碰撞的原理知道了,代碼是非常簡單的。

用OpenInventor實現的NeHe OpenGL教程－第三十一課         NeHe教程在這節課中介紹了如何載入Milkshape3D建模軟體所設計的模型檔案。這節課的內容與OpenGL、OpenInventor的關係不大，主要是分析Milkshape3D的模型檔案格式。我們程式中讀取Milkshape3D模型檔案的代碼都是拷貝自NeHe教程，唯一不同的就是如何根據模型頂點資料來建立情境。如果您看過我們以前的例子，那麼理解本課的代碼將是一件很容易的事情，這裡我們就不再詳細說明代碼了。

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