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opencv 网上资源

<br />官方网站  www.opencv.org.cn<br />一前辈的日志  : http://vinjn.spaces.live.com/?_c11_BlogPart_BlogPart=blogview&_c=BlogPart<br />另一前辈的日志  : http://blog.csdn.net/gnuhpc/category/549384.aspx<br />opencv 数据读写操作+图像噪声+ MFC下OpenCV源代码  : http://www.opencv.org.cn/forum

2011-04-22 22:43:00

基于OpenCV+MFC的AVI视频文件读取及运动检测

<br />刚刚看了 OpenCV帮助文档里面的一个“读视频文件和运动问题检测”的例程,便简单用VC6.0的MFC对话框程序做了下测试,感觉效果不错,故贴上来供和我一样的初学者做参考,做法如下(假设已经做好OpenCV头文件及lib文件等设置): <br />1.用VC6.0的MFC建立一个对话框程序,设工程名为 ReadVideo; <br />2.在对话框上添加两个按钮,一个用于打开AVI视频文件,一个用于做处理按钮, <br />设ID分别为: IDC_FILE_OPEN和IDC_VIDEO_PRO;

2010-12-03 21:54:00

ransac算法(随机抽样一致性)

<br />对于运行不了几次,一次运行不了多久的方法,我们不需要考虑性能优化,对于那些需要经常运行几百次几千次的方法,我们头脑里还是要有性能这根弦。C#太优雅方便了,以至于很多人写程序时根本就把性能抛到脑后了,不愿意耗费心思去进行代码优化和算法优化,结果写出来的程序奇慢无比。不明真相的群众把这怪罪给C#语言。这不是C#的杯具,是程序员的无能。<br />2个月前,我研究sift(一种重要的图像分析算法)。最先找到了一个C#实现的library——libsift,这个library处理一张正常大小的图像,要耗

2010-12-02 14:52:00

ransac算法(随机抽样一致性)

<br />对于运行不了几次,一次运行不了多久的方法,我们不需要考虑性能优化,对于那些需要经常运行几百次几千次的方法,我们头脑里还是要有性能这根弦。C#太优雅方便了,以至于很多人写程序时根本就把性能抛到脑后了,不愿意耗费心思去进行代码优化和算法优化,结果写出来的程序奇慢无比。不明真相的群众把这怪罪给C#语言。这不是C#的杯具,是程序员的无能。<br />2个月前,我研究sift(一种重要的图像分析算法)。最先找到了一个C#实现的library——libsift,这个library处理一张正常大小的图像,要耗

2010-12-02 14:50:00

卡拉曼滤波

<br />最佳线性滤波理论起源于40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家Kолмогоров等人的研究工作,后人统称为维纳滤波理论。从理论上说,维纳滤波的最大缺点是必须用到无限过去的数据,不适用于实时处理。为了克服这一缺点,60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论,并导出了一套递推估计算法,后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则,来寻求一套递推估计的算法,其基本思想是:采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出现时

2010-12-02 10:52:00

SIFT算法的教程、源码及应用软件

SIFT算法的教程、源码及应用软件<br />1、ubc:DAVID LOWE---SIFT算法的创始人,两篇巨经典经典的文章<br />http://www.cs.ubc.ca/~lowe/<br />2、cmu:YanKe---PCASIFT,总结的SIFT方面的文章SO全,巨经典<br />http://www.andrew.cmu.edu/user/yke/<br />3、ubc:MBROWN---SIFT算法用于图像拼接的经典应用autopano-sift,包括一个SIFTLIB库<br />ht

2010-11-30 22:01:00

SIFT算法学习:特征提取函数的使用

<br />前面有朋友问到Sift特征点的提取方法,这里简单做个介绍。<br />     作为一种匹配能力较强的局部描述算子,SIFT算法的实现相当复杂,但从软件开发的角度来说,只要会使用其中几个比较重要的函数就行了。这里要感谢David Lowe这个大牛,不但提供了一种强悍的特征匹配算法,还给出了C++的实现代码,后来有人用C#实现了这个算法,需要的朋友可到网上自行下载。<br />        <br />     关键函数一:<br />     int sift_features( IplIma

2010-11-30 21:51:00

Sift算法学习小记

 Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中,Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。    总体来说,Sift算子具有以下特性:   (1)Sift特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,对视觉变

2010-11-30 21:46:00

角点检测(Corner Detection) cvFindCornerSubPix 使用范例

<br />这段范例包含如何使用函数cvGoodFeaturesToTrack 和cvFindCornerSubPix 来进行角点检测的(Corner Detection)。 我发现cvFindCornerSubPix的范例在网络上比较少, 所以把我的这段程序整理了出来,并给出这个函数最后2个参数的解释,希望对大家有帮助。<br /><br />注意,cvFindCornerSubPix函数的使用必须是在cvGoodFeaturesToTrack实现基础上的,因为是subpix函数是对于goodfeatur

2010-11-29 13:17:00

opencv中的IplImage

<br />由于OpenCV主要针对的是计算机视觉方面的处理,因此在函数库中,最重要的结构体是IplImage结构。IplImage结构来源于Intel的另外一个函数库Intel Image Processing Library (IPL),该函数库主要是针对图像处理。IplImage结构具体定义如下:<br />typedef struct _IplImage<br />    {<br />        int nSize;         /* IplImage大小 */<br />       

2010-11-28 16:25:00

图像显示与加载

cvLoadImage()<br />函数:IplImage* cvLoadImage("图像名称",参数);<br />函数作用:加载图片;<br />函数返回值:为IplImage结构体;<br />参数说明:参数值的宏定义如下;<br />#define CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED -1 原始图像<br />#define CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE 0 灰度图像<br />#define CV_LOAD_IMAGE_COLOR 1 彩色<br />#defin

2010-11-28 16:23:00

标准视频测试序列下载地址收藏

标准视频测试序列下载地址收藏<br />http://trace.eas.asu.edu/http://www.tkn.tu-berlin.de/research/vid/(此网站已经移走,正在寻找。)<br />CIF: Akiyo、Bridge (far) 、Bridge (close) 、Bus 、Container 、Coastguard 、Flower 、Football 、Foreman 、Hall 、Highway 、Mobile & Calendar 、Mother & Daughter

2010-11-28 14:25:00

最大流的邻接矩阵实现

最大流算法的邻接阵实现<br />1.    最大流最小割定理介绍:<br />把一个流网络的顶点集划分成两个集合S和T,使得源点s ∈S且汇点t ∈T,割(S,T)的容量C(S,T) =∑Cuv, 其中u∈S且v∈T。<br />从直观上看,截集(S,T)是从源点s到汇点t的必经之路,如果该路堵塞则流从s无法到达t。于是我们可以得到下面的定理:<br /> <br />最大流最小割定理:<br />任意一个流网络的最大流量等于该网络的最小的割的容量。<br /> <br />这个定理的证明这里就不给出了,

2010-11-25 20:20:00

最大流算法实现

最大流算法

2010-11-25 20:11:00

最大流/最小割

图论中的一种理论与方法,研究网络上的一类最优化问题 。1955年 ,T.E. 哈里斯在研究铁路最大通量时首先提出在一个给定的网络上寻求两点间最大运输量的问题。1956年,L.R. 福特和 D.R. 富尔克森等人给出了解决这类问题的算法,从而建立了网络流理论。所谓网络或容量网络指的是一个连通的赋权有向图 D= (V、E、C) , 其中V 是该图的顶点集,E是有向边(即弧)集,C是弧上的容量。此外顶点集中包括一个起点和一个终点。网络上的流就是由起点流向终点的可行流,这是定义在网络上的非负函数,它一方面受到容量的

2010-11-25 20:08:00

数字图像的直方图均衡化(C/C++源代码)

<br />数字图像的直方图均衡化是常用的图像增强方法,因为均衡化是自动完成的,无需人工干预,而且常常得到比较满意的结果。下面的程序是利用OPENCV提供的函数,实现这个功能。需要OPENCV B4.0的支持,在VC6下编译通过。<br />//<br />// perform histgram equalization for single channel image<br />// AssureDigit Sample code<br />//<br /><br />#include "cv.h"<br

2010-11-25 16:43:00

基于Opencv的MeanShift跟踪算法实现

<br />#include "cv.h"<br />#include "highgui.h"<br />#include <stdio.h><br />#include <ctype.h><br />IplImage *image = 0, *hsv = 0, *hue = 0, *mask = 0, *backproject = 0, *histimg = 0;//用HSV中的Hue分量进行跟踪<br />CvHistogram *hist = 0;//直方图类<br />int backproject

2010-11-25 16:40:00

其它排序

<br />1.双向冒泡:<br />通常的冒泡是单向的,而这里是双向的,也就是说还要进行反向的工作。<br />代码看起来复杂,仔细理一下就明白了,是一个来回震荡的方式。<br />写这段代码的作者认为这样可以在冒泡的基础上减少一些交换(我不这么认为,也许我错了)。<br />反正我认为这是一段有趣的代码,值得一看。<br />#include <iostream.h><br />void Bubble2Sort(int* pData,int Count)<br />{<br />    int iTem

2010-11-25 13:42:00

高级排序

<br />二、高级排序算法:<br />高级排序算法中我们将只介绍这一种,同时也是目前我所知道(我看过的资料中)的最快的。它的工作看起来仍然象一个二叉树。首先我们选择一个中间值middle程序中我们使用数组中间值,然后把比它小的放在左边,大的放在右边(具体的实现是从两边找,找到一对后交换)。然后对两边分别使用这个过程(最容易的方法——递归)。<br /><br />1.快速排序:<br />#include <iostream.h><br /><br />void run(int* pData,int l

2010-11-25 13:40:00

排序系列(四)

<br />4.插入法:<br />插入法较为复杂,它的基本工作原理是抽出牌,在前面的牌中寻找相应的位置插入,然后继续下一张<br />#include <iostream.h><br />void InsertSort(int* pData,int Count)<br />{<br />    int iTemp;<br />    int iPos;<br />    for(int i=1;i<Count;i++)<br />    {<br />        iTemp = pData[i];<b

2010-11-25 13:39:00

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