原创 DirectX 10 學習筆記1:VS2010環境中配置DX10或DX11

轉自:http://www.cnblogs.com/youthlion/archive/2012/11/04/2754409.html  永久性配置方法!!! 1、在vs2010中創建一個空的win32工程; 2、打開Proper

原创 CMake的作用

 轉自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e521a600100njz7.html     題外話:我目前最感興趣的是紅色字部分,讓我知道入手之處。CMake的用途是能通過一系列的源碼和相關的配置來生成需

原创 Matlab繪圖-很詳細,很全

很多,不過條理還算清晰!轉自:http://blog.csdn.net/wangcj625/article/details/6287735 Matlab繪圖 強大的繪圖功能是Matlab的特點之一,Matlab提供了一系列的繪圖

原创 DirectX 10學習筆記3: Buffers,Shaders以及HLSL

    轉自:http://www.cnblogs.com/youthlion/archive/2012/12/07/2807919.html 幾個基本概念: Vertex buffer:存儲頂點的數組。當構成模型的所有頂點都放

原创 Debug與Release版本的區別 總結

轉自:http://javafans.iteye.com/blog/609937/     Debug 和 Release 並沒有本質的區別,他們只是VC預定義提供的兩組編譯選項的集合,編譯器只是按照預定的選項行動。如果我們願意,我們完全

原创 常用牛人主頁鏈接(計算機視覺、模式識別、機器學習相關方向,陸續更新。。。。)

轉自:http://www.cnblogs.com/kshenf/archive/2012/02/07/2342034.html 常用牛人主頁鏈接(計算機視覺、模式識別、機器學習相關方向,陸續更新。。。。) 牛人主頁(主頁有很多

原创 攝像機指標

轉自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_46fffa7901012iy3.html 攝像機指標(一)拍攝分辨率 關於“指標”的第一個結論就是“拍攝分辨率是一個重要指標”。 那麼什麼是“拍攝分辨率

原创 機器視覺之 ICP算法和RANSAC算法

轉自:http://www.cnblogs.com/yin52133/archive/2012/07/21/2602562.html 臨時研究了下機器視覺兩個基本算法的算法原理 ,可能有理解錯誤的地方,希望發現了告訴我一下 主要是

原创 RANSAC算法詳解

轉自:http://grunt1223.iteye.com/blog/961063     給定兩個點p1與p2的座標,確定這兩點所構成的直線,要求對於輸入的任意點p3,都可以判斷它是否在該直線上。初中解析幾何知識告訴我們,判斷一個點在直

原创 OSG+VS2010+win7環境搭建

轉自:http://www.cnblogs.com/eaglezhao/archive/2011/07/12/eaglezhao.html Win7下 osg+vs2010環境搭建 一.相關準備 a) Osg源碼 當前最新版

原创 攝像頭的工作原理

轉自:http://blog.csdn.net/wuye110/article/details/8447578     攝像頭主要有鏡頭、CCD圖像傳感器、預中放、AGC、A/D、同步信號發生器、CCD驅動器、圖像信號形成電路、D/

原创 里程計、推算定位與視覺里程計

轉自:http://blog.csdn.net/lxiaoxiaot/article/details/6779936 以下內容翻譯自wiki百科。 里程計(Odometry):原文鏈接在此:http://en.wikipedia.

原创 體繪製(Volume Rendering)概述之2:體數據詳解!!!(包括下載網址)

轉載:http://blog.csdn.net/liu_lin_xm/article/details/4850593 摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文

原创 解決vs.netIDE報"以下文件中的行尾不一致,要將行尾標準化嗎?"的提示

轉自:http://www.cnblogs.com/liubiqu/archive/2009/01/16/1376891.html 今天也發現了這個問題,之前沒有去注意,但發現每次同事簽入代碼或者我簽入後就會發現多了一些空行,而且大

原创 一元線性迴歸模型與最小二乘法及其C++實現

轉自:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8248249 目錄(?)[+]         監督學習中,如果預測的變量是離散的,我們稱其爲分類(如決策樹,支持向