原创 [轉]openmp的一點使用經驗

最近在看多核編程。簡單來說,由於現在電腦CPU一般都有兩個核,4核與8核的CPU也逐漸走入了尋常百姓家,傳統的單線程編程方式難以發揮多核CPU的強大功能,於是多核編程應運而生。按照我的理解,多核編程可以認爲是對多線程編程做了一定程度的抽

原创 C#調用c++的dll,結構體數組作爲引用參數的傳遞方式

C#調用c++的dll,返回的是dll的自定義結構體數組,在C#中傳遞的參數是自定義結構體數組的首元素,切記,是首元素,而不是首地址!C++的參數是自定義結構體的指針。 1.C#代碼: (1)  public class Form1 :

原创 GLUT的一個簡明OO封裝

畢業設計用到了OpenGL,由於不會用MFC和Win32API做窗口程序;自然選用了GLUT。GLUT很好用,就是每次寫一堆Init,註冊callback,覺得有點噁心,於是對他做了簡單的OO封裝。記錄在此,如有同學有興趣可以下載。

原创 [轉]牛人blog

這個是個牛人關於計算機視覺方面。。。做的非常好。。。 Reproducible research in computational science:  http://www.csee.wvu.edu/~xinl/source.html

原创 常用投影及轉換介紹

Transformations and projections In what follows are various transformations and projections, mostly as they apply to

原创 【轉載】再談OpenCV數據結構Mat詳解

       我記得開始接觸OpenCV就是因爲一個算法裏面需要2維動態數組,那時候看core這部分也算是走馬觀花吧,隨着使用的增多,對Mat這個結構越來越喜愛,也覺得有必要溫故而知新,於是這次再看看Mat。 Mat最大的優勢跟

原创 [轉載]壓縮跟蹤Compressive Tracking綜述

感謝香港理工大學的Kaihua Zhang,這是他即將在ECCV 2012上出現的paper:Real-time Compressive Tracking。 這裏是他的介紹: 一種簡單高效地基於壓縮感知的跟蹤算法。首先利用符

原创 What are the best talks/lectures related to big data/algorithms/machine learning?

from: quora Franck Dernoncourt, PhD student in AI @ MIT 435 upvotes by Chris Hammerschmidt, Helen Flynn, Fah

原创 .exe中觸發一個斷點,堆損壞

在屬性頁中把"MFC的使用"由“在靜態庫中使用MFC”改爲"在共享 DLL 中使用 MFC"。 參考:http://www.cnblogs.com/mysunnyday/archive/2011/08/06/2129327.html

原创 爲什麼要進行傅立葉變換,究竟有何意義?如何用MATLAB實現快速傅立葉變換?

說明:電類專業的同學,請務必認真讀完,FFT必將對你以後的工作和研究起到深遠的意義!(此貼轉載整理於網絡 ) 寫在最前面:本文是我閱讀了多篇相關文章後對它們進行分析重組整合而得,絕大部分內容非我所原創。在此向多位原創作者致敬!!! 一、

原创 OpenCV矩陣結構CvMat初探

摘自:http://blog.csdn.net/chenli2010/article/details/6781536 1. 理解CvMat結構的數據類型  新建二維矩陣:cvMat* cvCreateMat(int rows, i

原创 圖像融合在圖像清晰化中的應用

一、最近一直在關注圖像清晰化方面的問題,以下的圖片1-4是源圖像,由於曝光原因造成過曝或欠曝,影響成像質量,圖片5是通過圖像整合算法把這4張圖片融合成一張清晰的圖片,效果很好。 二、.算法思想:針對過飽和和欠飽和圖像造成的視覺缺失(過飽

原创 My deep learning reading list

主要是順着Bengio的PAMI review的文章找出來的。包括幾本綜述文章,將近100篇論文,各位山頭們的Presentation。全部都可以在

原创 再議gluPerspective和gluLookAt的關係

看了Opengl的相關程序,發現有些東西還是特別迷茫,尤其是gluLookAt的函數做啥用的,而gluPerspective又有什麼功能. 在網上查看到了這篇: 終於搞明白gluPerspective和gluLookAt的關係了(z

原创 計算機視覺基礎1——視差與深度信息

資料來源:Robert Collins,CSE486, Penn State第8講 Stereo Vision 深度信息感知是人類產生立體視覺的前提。生理過程一定是相當複雜,此處,我們只從物理角度,並採用數學的方法來討論。 Inferr