原创 cvCloneImage()內存泄漏解決方法, cvCloneImage()和cvCopy()的區別

cvCloneImage()每次使用時編譯器會分配新的內存空間,不會覆蓋以前的內容,所以如果在循環中使用內存會迅速減小,每次用完都需要用cvRelease來釋放。   解決方法是使用cvCopy函數代替。   cvCopy(pSrcImg

原创 Top 10 Tools for a Free Online Education

  Top 10 Tools for a Free Online Education By Kevin Purdy, 9:00 AM on Sat Mar 28 2009, 120,649 views (Edit p

原创 SIFT(尺度不變特徵變換)算法小結,zz

最近一直在看SIFT算法。Sift是David Lowe於1999年提出的局部特徵描述子,並於2004年進行了更深入的發展和完善。Sift特徵匹配算法可以處理兩幅圖像之間發生平移、旋轉、仿射變換情況下的匹配問題,具有很強的匹配能力。LO

原创 計算機視覺資源 Computer Vision Open Source Algorithm Implementations Participate in Reproducible Research

http://www.cvpapers.com/index.html Computer Vision Algorithm Implementations  Home  Changelog  RSS  Twitter If yo

原创 (手寫識別) Zinnia庫及其實現方法研究

Zinnia庫及其實現方法研究 (轉) zinnia是一個開源的手寫識別庫。採用C++實現。具有手寫識別,學習以及文字模型數據製作轉換等功能。 項目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ]License:

原创 人類是如何識別物體的呢,和圖像學中基於特徵的算法有什麼異同?

  人類是如何識別一個物體的呢,當然要對面前的這個物體爲何物要有一個概念,人類一生下來就開始通過視覺獲取世間萬物的信息,包括一種物體形狀、顏色、成分等,以及通過學習認識到這種物體的其他信息比如物理的、化學的特性,這些信息是不能通過觀察得到

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

識別算法概述:   SIFT/SURF基於灰度圖, 一、首先建立圖像金字塔,形成三維的圖像空間,通過Hessian矩陣獲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

原创 Multi-target tracking with Single Moving Camera

引自:http://www.eecs.umich.edu/vision/mttproject.html Wongun Choi, Caroline Pantofaru, Silvio Savarese, "A General Frame

原创 OpenPR開源代碼項目

歡迎大家訪問OpenPR主頁: http://www.openpr.org.cn, 並提出意見和建議!同時,OpenPR也期待您分享您的代碼!OpenPR, stands for Open Pattern Recognition pro

原创 SIFT特徵點匹配與消除錯配:BBF,RANSAC [2]

 kd_root = kdtree_build( feat2, n2 );。 /** a node in a k-d tree */ struct kd_node{      int ki;                 

原创 HSI、HSV、RGB、CMY、CMYK、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV顏色模型

HSV顏色空間  HSV(hue,saturation,value)顏色空間的模型對應於圓柱座標系中的一個圓錐形子集,圓錐的頂面對應於V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三個面,所代表的顏色較亮。色彩H由繞V軸的旋轉角

原创 Debug Assertion Failed!【hlp】

vs2008中調試一個多目標跟蹤程序的時候,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

原创 基於SVM的邊緣保持濾波算法-SVM for edge-preserving filtering

 基於SVM的邊緣保持濾波算法-SVM for edge-preserving filtering                                           Qingxiong Yang Shengnan Wa

原创 SIFT/SURF算法的深入剖析——談SIFT的精妙與不足

SURF算法是SIFT算法的加速版,opencv的SURF算法在適中的條件下完成兩幅圖像中物體的匹配基本實現了實時處理,其快速的基礎實際上只有一個——積分圖像haar求導,對於它們其他方面的不同可以參考本blog的另外一篇關於SIFT的

原创 用SIFT特徵和RANSAC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場景的圖片匹配形成一幅圖,此處用sift特徵與ransac算法相結合的方法來進行圖像的匹配。 詳細過程見程序如下:(運行前裝庫文件vlfeat) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%