原创 邊緣檢測VS梯度圖像

圖像的邊緣檢測可以通過梯度算子來實現,諸如,Roberts,sobel,prewitt,canny等,它的本質也就是對一幅圖像求其梯度圖像,那麼在matlab中通過edge函數求得的邊緣和我們直接使用梯度算子求得一幅圖像的梯度圖像會不會有

原创 svm 多類劃分問題

一般情況下SVM有兩種多類劃分的方法,一種是one vs rest另外一種是pairwise。 下面是我根據所閱讀的文獻對兩種多類劃分的理解,請大蝦看看是否正確,並且還附帶有問題 1)one vs rest。 假如我有四類要劃分(也就是4

原创 Ransac算法原理

Ransac是一種非常簡單的算法用於在一羣樣本中去掉噪聲樣本,得到有效的樣本採用隨機抽樣驗證的方法以下節選自wikipedia,選有用的貼了過來RANSACRANSAC is an abbreviation for "RANdom SA

原创 PGM格式圖像詳解

NET framework框架類庫中的Image類和Bitmap類提供了常用圖像格式的解析讀取和存儲,這些常用格式包括BMP,JEPG,GIF,PNG,EXIF,TIFF.但是可惜的是不支持PGM格式,但是隻要知道了PGM格式的文件的組織

原创 圖像處理中的一階偏導和二階偏導

1. 一階差分: 2. 二階偏導數的推導和近似: 3. 上式以點(i+1,j)爲中心,用i代換i+1可得以(i,j)爲中心的二階偏導數則有: 4. 同理: 5. 進而可推導: 6. 這樣我們就可以很好的運用其他的一階偏

原创 HOG 理解

HOG descriptors 是應用在計算機視覺和圖像處理領域,用於目標檢測的特徵描述器。這項技術是用來計算局部圖像梯度的方向信息的統計值。這種方法跟邊緣方向直方圖(edge orientation histograms)、尺度不變特徵

原创 牛頓法、雅克比矩陣、海森矩陣

一般來說, 牛頓法主要應用在兩個方面, 1, 求方程的根; 2, 最優化。 1,求方程的根 其原理便是使用泰勒展開,然後去線性部分,即:                 (1) 然後令上式等於0,則有:                 

原创 詳解協方差與協方差矩陣

協方差的定義   對於一般的分佈,直接代入E(X)之類的就可以計算出來了,但真給你一個具體數值的分佈,要計算協方差矩陣,根據這個公式來計算,還真不容易反應過來。網上值得參考的資料也不多,這裏用一個例子說明協方差矩陣是怎麼計算出來的吧。

原创 知名大學碩博論文及英文期刊全文資源集合

一、學位論文 1、麻省理工學院本科、碩士、博士論文免費下載 http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/7582 香港大學碩博論文,下載全文 http://www.engg.ksu.edu/HSRC/JHSR/

原创 ubuntu 11.04安裝OpenCV2.3

 ubuntu 11.04安裝OpenCV2.3       經歷幾次安裝失敗,不過最終成功安裝opencv,現將自己的總結步驟與大家分享,共同進步!其中需要注意的地方會一一標註。 Step 1:安裝必

原创 [轉]快速平方根算法

在3D圖形編程中,經常要求平方根或平方根的倒數,例如:求向量的長度或將向量歸一化。C數學函數庫中的sqrt具有理想的精度,但對於3D遊戲程式來說速度太慢。我們希望能夠在保證足夠的精度的同時,進一步提高速度。 Carmack在QUAKE3中

原创 人臉數據庫彙總

人臉數據庫彙總 ■Annotated Database (Hand, Meat, LV Cardiac, IMM face) (Link)■AR Face Database (Link)■BioID Face Database (

原创 引導濾波

from:http://blog.csdn.net/aichipmunk/article/details/20704681 雙邊濾波 雙邊濾波很有名,使用廣泛,簡單的說就是一種同時考慮了像素空間差異與強度差異的濾波器,因此具有保持圖像

原创 一些machine learning的網站總結

從cvchina上看到的,轉載自demonstrate 的 blog 自己稍作補充。這裏蒐集了一些常見的和 machine learning 相關的網站,按照 topic 來分。 Active Learning http://active

原创 box filter

在模式識別領域,Haar特徵是大家非常熟悉的一種圖像特徵了,它可以應用於許多目標檢測的算法中。與Haar相似,圖像的局部矩形內像素的和、平方和、均值、方差等特徵也可以用類似Haar特徵的計算方法來計算。這