原创 圖像處理基礎之卷積
1.使用模板處理圖像相關概念： 模板：矩陣方塊，其數學含義是一種種卷積運算。 卷積運算：可看作是加權求和的過程，使用到的圖像區域中的每個像素分別於卷積核(權矩陣)的每個元素對應相乘，所有乘積之和作爲區域中心像素的新值。 卷積核：卷積時使用
2020-06-21 21:26:24
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原创 opencv的安裝和配置總結
歡迎登陸我的個人主頁，hello2019，查看原文：http://richardliu.cn/ 初學opencv，VS2010下配置環境就花了1個多小時。看了很多網上的教程，下面總結一下： 1、下載opencv2.4.4.exe，有
2020-06-21 21:26:24
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原创 The Elements of Statistical Learning第一章翻譯
統計學習的基礎（元素） 第二版前言 我們對《統計學習的基礎》第一版的流行感到非常高興。統計學研究領域的飛速發展，激勵我們推出本書的第二版。 我們新增了四個章節，也更新了部分章節。由於許多讀者對第一版的佈局已經習慣，我們將盡量少地改變佈局。
2020-06-21 20:50:33
原创 灰度圖像閾值化分割常見方法總結及VC實現
在圖像處理領域，二值圖像運算量小，並且能夠體現圖像的關鍵特徵，因此被廣泛使用。將灰度圖像變爲二值圖像的常用方法是選定閾值，然後將待處理圖像的每個像素點進行單點處理，即將其灰度值與所設置的門限進行比對，從而得到二值化的黑白圖。這樣一種方式
2020-02-24 07:09:06
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原创 圖像灰度化方法總結及其VC實現
最近一段時間作者開始進行運動目標識別定位系統設計，本文以及後續的幾篇文章都是從一個圖像處理初學者的角度來總結目標檢測定位過程中所應用到的各種常見的算法，尤其是解決算法實現過程中由於粗心大意或者C編程基本功不紮實所引起的各種問題。本文主
2020-02-24 07:09:06
原创 圖像濾波常見方法原理總結及VC下實現
在進行圖像目標識別與跟蹤時，攝像機所採集的圖像，在成像、數字化以及傳輸過程中，難免會受到各種各樣噪聲的干擾，圖像的質量往往會出現不盡人意的退化，影響了圖像的視覺效果。通常這些噪聲干擾使得圖像退化，表現爲圖像模糊，特徵淹沒，這會對圖像分
2020-02-24 07:09:06
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原创 圖像中的高頻和低頻分量
形象一點說：亮度或灰度變化激烈的地方對應高頻成分，如邊緣，噪音；變化不大的地方對於低頻成分，如大片色塊區。 畫個直方圖，大塊區域是低頻，小塊或離散的是高頻。 把圖像看成二維函數，變化劇烈的地方就對應高頻，反之低頻。 舉個通俗易
2020-02-24 07:09:06
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原创 二值圖像的膨脹運算及其VC實現
本文主要對二值圖像膨脹的定義、原理以及VC下實現方法進行總結，並通過圖像處理結果對圖像膨脹操作的功能以及使用場合進行討論。 1、定義 參考岡薩雷斯的經典教材，對Z空間中的集合A和B，使用B對A進行膨脹，可定義爲：
2020-02-24 07:09:06
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原创 高斯圖像濾波原理及其編程離散化實現方法
本文主要根據作者的理解整理而來，有什麼錯誤之處，請大家共同討論指出。 1、圖像濾波 在三維計算機視覺領域，通常對於二維圖像的特徵抽取是很關鍵的第一步，這主要包括抽取二維圖像上的邊緣、角點、紋理等。通常從這些被稱
2020-02-24 07:09:06
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原创 Canny邊緣檢測算法原理及其VC實現詳解(一)
圖象的邊緣是指圖象局部區域亮度變化顯著的部分，該區域的灰度剖面一般可以看作是一個階躍，既從一個灰度值在很小的緩衝區域內急劇變化到另一個灰度相差較大的灰度值。圖象的邊緣部分集中了圖象的大部分信息，圖象邊緣的確定與提取對於整個圖象場景的識別
2020-02-24 07:09:06
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原创 Linux通過命令行添加代理服務器，解決apt-get不能上網的問題
問題描述： 實驗室的集羣上裝有ubuntu系統，並且配置了一個代理服務器可供上網。在Windows環境下，利用chromn瀏覽器的switchsharp插件可以方便的切換代理上網。 但是如果通過secureCRT登陸得到集羣上的Ubunt
2018-08-26 18:49:34
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原创 如何正確理解深度學習（Deep Learning）的概念
原文鏈接：http://blog.csdn.net/raodotcong/article/details/9003087 現在深度學習在機器學習領域是一個很熱的概念，不過經過各種媒體的轉載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，
2018-08-26 18:49:23
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原创 ubuntu14.04安裝不識別顯示器
問題描述 安裝window7+ubuntu14.04雙系統。安裝完ubuntu後，屏幕分辨率設置：allsetting->displays->resolutions裏，只有1024x768（4:3）和800x600（4:3）兩種分辨率。我
2018-08-26 18:49:23
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原创 仿射函數
概念： 仿射函數是由1階多項式構成的函數，形式爲: A是矩陣，大小是： x是向量，維度是k，b也是向量，維度是k。 那麼放射函數f(x)就反映了k維到m維的空間映射關係。 歡迎登陸我的個人主頁，hello2019，查看原文：http:
2018-08-26 18:49:16
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