原创 計算機視覺資源彙總 - Part VII(研究組和個人主頁)

參考1:http://blog.csdn.net/gxf1027/article/details/9322633 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目標跟蹤/檢測等; 2.ETHZ Compute

原创 Matlab字符串處理總結

(1)char(S1,S2,…)利用給定的字符串或單元數組創建字符數組(2)double(S)將字符串轉化成ASC碼形式

原创 OpenCV中feature2D學習——FAST特徵點檢測

    在前面的文章《OpenCV中feature2D學習——SURF和SIFT算子實現特徵點檢測》中講了利用SIFT和SURF算子進行特徵點檢測,這裏嘗試使用FAST算子來進行特徵點檢測。     FAST的全名是:Features f

原创 局部圖像特徵描述概述——SURF、DAISY、BRIEF等

收藏自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html 收藏原因:把比較流行的局部特徵描述方法大體羅列了一下,期待圖像更全面特徵或者特徵模型的一些綜述、例如HOG、Part Model、Exa

原创 行人檢測(Pedestrian Detection)小結-Part II(資源庫總結)

轉自:行人檢測 - 清風捷影 - 博客大巴 -----------------------------------------------------------------------------------------------

原创 如何使用Word2007發佈csdn博文

1、在寫好對的文檔上點Office圖標,選"發佈","博客",切換到博客寫作視圖。 2、此office會提示建立一個博客賬戶,點擊立即註冊(或者點擊以後註冊,稍後點擊"管理帳戶"來新建賬戶)。 3、選擇博客提供商爲"其他" 4、配置

原创 OpenCV使用不同方式訪問圖像數據

OpenCV對圖像數據的訪問方式如下代碼所示(opencv2.0以上): /************************************************************************/ /*

原创 視覺跟蹤綜述

來自:視覺跟蹤綜述 - Range - 博客園        目標跟蹤是絕大多數視覺系統中不可或缺的環節。在二維視頻跟蹤算法中,基於目標顏色信息或基於目標運動信息等方法是常用的跟蹤方法。從以往的研究中我們發現,大多數普通攝像頭(彩色攝

原创 OpenCV圖像中的數據類型

    OpenCV裏面的許多數據結構爲了達到內存使用的最優化,通常都會給它最小上限的空間來分配變量。舉個例子,一般標準的圖片爲RGB格式,它們的格式爲每一個通道(R/G/B)的大小爲8bits,範圍爲0~255。假如每一個通道都爲int

原创 OpenCV中的模板匹配方法及其應用

        模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅圖像中尋找和模板圖像(template)最相似的區域,該方法原理簡單計算速度快,能夠應用於目標識別,目標跟蹤等多個領域。OpenCV中對應的函數爲matchTempla

原创 大型網站系統架構的演化

轉自:大型網站系統架構的演化 - LEE的博客 - 博客園 前言     一個成熟的大型網站(如淘寶、京東等)的系統架構並不是開始設計就具備完整的高性能、高可用、安全等特性,它總是隨着用戶量的增加,業務功能的擴展逐漸演變完善的,在這

原创 MATLAB圖像處理基礎知識

1、MATLAB支持的圖像文件格式 (1)JPEG(Joint Photographic Experts Group):一種稱爲聯合圖像專家組的圖像壓縮格式。 (2)BMP(Windows Bitmap):有1位、4位、8位、24位非壓

原创 人臉數據庫彙總—Part 4

可參考另外幾部分的數據庫: 人臉數據庫彙總—Part 1 - holybin的專欄 - 博客頻道 - CSDN.NET 人臉數據庫彙總—Part 2 - holybin的專欄 - 博客頻道 - CSDN.NET 人臉數據庫彙總

原创 OpenCV中feature2D學習——自定義角點檢測函數

概述 除了之前文章所說的利用Harris進行角點檢測和利用Shi-Tomasi方法進行角點檢測外,也可以自己製作角點檢測的函數:使用cornerEigenValsAndVecs()函數和minMaxLoc()函數結合來模擬Harris

原创 模板匹配與相關係數法

來自:最簡單的目標跟蹤方法--------模板匹配與相關係數法 - 可健康了 - 博客園 前言   模板匹配和相關係數法是目標跟蹤的經典方法,它的優點有很多:簡單準確,適用面廣,抗噪性好,而且計算速度快。缺點是不能適應劇烈光照變