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文章目錄 架構師類架構技術類編程匠師類    年又過年，去年在寫在譯的書又長出了一茬，又是時候訂一份今年的讀書計劃。 架構師類    架構類的書從來都很少，今年又長出兩本來。《Beautiful Architecture》  --《Beautiful Code》的姐妹作，裡面有三成的架構是自己感興趣的，已經有國內出版社拿下了，見架構師的唐詩三百首------O'reilly新書Beautiful Architecture(InfoQ中文站)

下面摘抄於MSDN《I/O Completion Ports》，smallfool翻譯，原文請參考CSDN文檔中心文章《I/O Completion Ports》， http://dev.csdn.net/Develop/article/29%5C29240.shtm 。 　　I/O完成連接埠是一種機制，通過這個機制，應用程式在啟動時會首先建立一個線程池，然後該應用程式使用線程池處理非同步I

每個線程都有一個堆棧那麼,這個堆棧多大呢? HANDLE CreateThread(        LPSECURITY_ATTRIBUTES lpThreadAttributes,        SIZE_T dwStackSize,        LPTHREAD_START_ROUTINE lpStartAddress,        LPVOID lpParameter,        DWORD dwCreationFlags,        LPDWORD lpThreadId );

作者： 溫昱 (lcspace.nease.net)  下載本文樣本原始碼   本文講述可重用、易擴充的MIME編碼類別的設計思路；並順便對比了Template Method和Strategy模式的區別。 一、背景知識MIME 是一種Internet協議，全稱為“Multipurpose Internet Mail Extensions”

　　PCA把多維資料降維，並使各維之間的相關性為零，從而最小化重構資料與原資料的方差。PCA可以用於Face Service，即特徵臉方法。PCA用於Face

sin cos exp 是用泰勒公式和麥克勞林公式來計算。為防止冪運算指數過高，在計算較大輸入參數的時候容易導致溢出，考慮到sin和cos都是以2*PI為周期的，所以在函數內設定一個閥值（可自

function target=KNN(in,out,test,k)% in:       training samples data,n*d matrix% out:      training samples' class label,n*1% test:     testing data% target:   class label given by knn% k:        the number of neighborsClassLabel=unique(out);c=length(

關於Sort的用法：　　B=sort(A,dim) %沿著矩陣A中指定維數dim方向重新排列A中的元素。　　[B,IX]=sort(A); %其中IX是一個大小等於size(A)的數組，其每一列是A中列向量的元素相對應的置換位置記號。matlab中結構變數的定義：　　在matlab定義基於結構的變數，直接對變數聲明為model=struct;即可運用。matlab時間間隔的擷取：　　t = cputime; surf(peaks(40)); e = cputime-t       　　e =  

學習目的，摘自：http://www.cnblogs.com/hoodlum1980/archive/2011/01/15/1936078.html【原創性聲明】本濾鏡是由我採用 PS SDK 開發而成，而濾鏡的演算法的具體是有誰提出的可能不詳，我是參考了 FilterExplorer 的源碼（VC 6），本演算法的主要參考來源是該項目中的 Filters.cpp, 作者是 Jason Waltman (18, April, 2001) 。另國內另一個用C#語言編寫的軟體

轉自：http://blog.csdn.net/housisong/article/details/1116423 tag:代碼最佳化,除法,牛頓迭代,減法代替除法,除法最佳化   說明：文章中的很多資料可能在不同的CPU或不同的系統內容下有不同的結果，資料僅供參考   x86系列的CPU對於位元運算、加、減等基本指令都能在1個CPU周期內完成(現在的CPU還能亂序執行，從而使指令的平均CPU周期更小)；現在的

1. 腐蝕是一種消除邊界點，使邊界向內部收縮的過程。可以用來消除小且無意義的物體。腐蝕的演算法：用3x3的結構元素，掃描映像的每一個像素用結構元素與其覆蓋的二值映像做“與”操作如果都為1，結果映像的該像素為1。否則為0。結果：使二值映像減小一圈2.

現階段的目標跟蹤演算法能夠在簡單的情境中進行魯棒的即時跟蹤。但是通常需要一些約束條件，如運動的平滑性，遮擋的數目，光照不變條件，目標與背景之間的對比等。實際的應用情境很難符合這些條件。所以，特徵選取、目標表達、運動形狀、運動估計等相關問題還是較為熱門的研究領域。在不受限制的日常視頻中跟蹤目標也是個重大挑戰。雜訊、壓縮、非結構化情境都是帶來困難的因素。利用特定的環境資訊也是一個重要的研究方向。比如車輛跟蹤中汽車應該限制在路面上而不是天上或牆上。這方面的資訊對識別非常有意義。特徵集合的選擇對跟蹤效果

　　在VisualStudio2008+openCV下實現的代碼如下：View Code // alphaBlending.cpp : 定義控制台應用程式的進入點。//#include "stdafx.h"#include<cv.h>#include<cxcore.h>#include<highgui.h>IplImage *alphaBlending(IplImage *src1,IplImage *src2,double winSize){if(src1-

核跟蹤      核跟蹤的目標表達通常用原始的目的地區域來表達，跟蹤由計算目標運動來實現的。目標運動以參數形式的運動(如平移、仿射等)或計算得到的連續幀的密度流地區描述。這些演算法在外觀表達的運動、跟蹤的目標數目、運動估計使用的方法等方面有所差異。核跟蹤演算法可分為兩類：分別是基於模板和機率密度的外觀模型的跟蹤，和基於多視角外觀模型跟蹤。1 基於模板和機率密度外觀模型的跟蹤 這類方法計算簡單，方法直觀。根據目標是獨立跟蹤還是聯合跟蹤又可分為兩個子類。 1.1

1.反向投影的作用是什嗎？    反向投影用於在輸入映像（通常較大）中尋找特定映像（通常較小或者僅1個像素，以下將其稱為模板映像）最匹配的點或者地區，也就是定位模板映像出現在輸入映像的位置。2.反向投影如何尋找（工作）？   

這7個不變矩構成一組特徵量，Hu.M.K在1962年證明了他們具有旋轉，縮放和平移不變性。 實際上，在對圖片中物體的識別過程中，只有M1 和M2 不變性保持的比較好，其他的幾個不變矩帶來的誤差比較大，有學者認為只有基於二階矩的不變矩對二維物體的描述才是真正的具有旋轉、縮放和平移不變性（M1 和M2 剛好都是由二階矩組成的）。不過我沒有證明是否是真的事這樣的。

輪廓跟蹤形狀複雜的目標難以用簡單的幾何形狀來表示。基於輪廓的方法提供了較為準確的形狀描述。這類方法的主要思想是用先前幀建立的目標模型找到當前幀的目的地區域。其中目標模型可以是顏色長條圖、目標邊緣或者輪廓。基於輪廓的跟蹤方法可以分為兩類：形狀匹配方法和輪廓跟蹤方法。前者在當前幀中搜尋目標性狀，後者則通過狀態空間模型或直接的能量最小化函數推演初始輪廓在當前幀中的新位置。1 形狀匹配方法  這種方法類似於基於模板的跟蹤，在當前幀中搜尋目標的輪廓和相關模型。Huttenlocher et al.[199

映像特徵最重要的屬性是獨特性，能夠咋特徵空間內方便區分目標。可用於跟蹤的特徵有顏色、邊緣、光流和紋理，或者是其中幾種的組合。 顏色-最常用的色彩空間是RGB，但它不是均勻分布的；均勻分布的色彩空間是HSV。根據應用選擇合適的色彩空間。 邊緣-邊緣通常伴隨著劇烈的intensity變化。對比於顏色特徵，邊緣特徵對光照變化不敏感。最流行的邊緣檢測演算法是Canny運算元。 光流-光流特徵是定義地區內每個像素變化的稠密位移向量域。通過計算地區內的光照對比變化得到。通常應用在基於運動的分割和跟蹤上。 紋

目標檢測：或者在每幀中都進行檢測，或者在目標出現時檢測。有利用當前幀資訊檢測的，也有利用連續幀的相關資訊檢測的。後者最常用的方法是幀間差分。常用的目標檢測方法有四類：Point Detector:  Moravec's 運算元, Harris運算元, SIFT運算元, Affine Invariant Point DetectorSegmentation:  MeanShift, Graph-Cut, Active ContourBackground Modeling:  混合高斯模型,

1 遮擋問題   細了說，遮擋分為三種情況：自遮擋，目標間遮擋， 背景遮擋。通常對於目標間的遮擋，多目標跟蹤演算法(如MacCormick and Blake [2000] and Elgammal et al. [2002])可以根據目標的位置和外觀的先驗知識解決這一問題。而情境結構的部分遮擋則難以判斷，因為難以辨認究竟是目標性狀變化還是發生遮擋。處理遮擋的通用方法是用線性或非線性動態模型建模目標運動，並在發生遮擋的時候繼續預測目標位置，直到目標重新出現再修正它。    Beymer and