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图像处理,安卓开发。

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【深度学习】cs231n-assignment1 - KNN

这一系列主要记录cs231n课程对应的笔记。每学习一个课程,写下来,看看自己理解了多少。cs231n是大牛lifeifei在斯坦福开设的深度学习与计算机视觉课程。 课程地址: http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/syllabus.html 课程ppt: https://github.com/autoliuweijie/DeepLearning

2017-04-23 00:43:25

【图像算法优化】开篇:simd-library介绍及几个优化技巧

本系列主要学习simd-library中的代码,包括basic部分跟neon优化部分。simd-library是用于图像处理的算法库,里面大量的用了SIMD指令对常用的图像处理算法进行优化,github的项目地址为:https://github.com/ermig1979/Simd后续将学习这部分代码,并记录下相关笔记。本文主要是simd-math部分,具体为: https://github.co

2017-04-01 00:14:33

【图像处理】积分图像及其应用

本文主要参考: http://blog.csdn.net/u010839382/article/details/46383423 然后结合自己的理解,在手机上做对应的对比测试。积分图积分图,integral image,是在图像处理中常用于加速计算的一种方法。 在积分图中,某一点的数据S(x,y)S(x,y)表示图像左上角到该点坐标所围成的区域的总和。在积分图中,我们需要做两个操作: 1)构

2017-03-31 00:01:03

【图像处理】多帧降噪算法

多帧降噪算法视频去噪算法

2017-03-30 00:08:25

【其他其他】Windows 7下硬盘安装Ubuntu 16.04

参照这个教程即可完成安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100369.htm有几个地方需要修改一下: 1、menu.lst的修改: 因为16.04中的是vmlinuz.efi,修改成:title Install Ubunturoot (hd0,0)kernel (hd0,0)/vmlinuz.efi boot=casper iso-scan/f

2017-03-28 23:16:56

【EMGUCV】simpleblob detector 斑点检测

本文主要介绍emgucv中的simpleblob detector。算法原理该检测器的原理主要如下: 1. 先设置步进值(thresholdStep)跟二值化阈值范围[minThreshold,maxThreshold),把原图像SrcImg在阈值范围内按照步进依次转化为二值化图像。 2. 从这些二值化图像中提取轮廓,并且计算这些轮廓的中心。 3. 根据这些轮廓的中心坐标进行分组,坐标接

2017-03-17 22:46:43

【Emgucv】emgucv实现自动对比度

主要参考: http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2011/11/13/2247614.html 这里面所描述的自动对比度算法,通过C#及EMGUCV的方式实现。void autoContrastImage(Image<Bgr, byte> image, ref Image<Bgr, byte> imageAC) { /

2017-02-21 23:43:27

【EmguCV】EmguCV各种调用

后续将不定期补充在使用EmguCV过程中的一些笔记,如何调用api实现相应功能。1、查找对应的轮廓IntPtr Dyncontour = new IntPtr();//存放检测到的图像块的首地址 IntPtr Dynstorage = CvInvoke.cvCreateMemStorage(0);//开辟内存区域 int m = 88;int n = CvInvoke.cvFindCont

2017-01-17 23:02:43

【图像算法】NLM降噪

本文主要记录下之前看的Nonlocalmeansdenoise论文。1、论文简介论文是:Non-LocalMeansDenoising,来源于IPOL,IPOL是个不错的地方,上面收集了很多经典论文及相关资源。这篇论文主要用于单帧图像降噪,据说目前降噪领域上的效果主要还是BM3D比较好,毕竟看起来BM3D是NLM的升级版。但是NLM胜在效率会高一些。2、主要思想NLM的思路还是比较简单。一

2017-01-15 16:11:10

【其他杂谈】弃坑opengl-jni开发

主要是想说在jni层进行opengl开发是没有前途的,或者这样说是不对的,不够全面的。一开始在jni层进行opengl开发的目的是,为了能够给Android HAL层踢动gpu处理的接口,实现一副图像进去,另一幅图像出来,amazing~但是,好像opengl处理后的图像在surface上显示更加快速,而如果要保存在buffer里面,需要调用glreadpixel这个接口,这个接口的速度前两天才发现

2016-12-17 13:41:36

【深度学习】windows下安装TensorFlow

本文主要介绍如何在Windows下安装TensorFlow。 相关背景网上现有的方法都是教如何在windows下安装虚拟机或者安装docker来完成TensorFlow的安装。得益于google目前已经支持直接在windows直接安装,本文记录下在windows下通过Anaconda安装TensorFlow的过程。 Why Anaconda因为Anaconda能够提供强大的包管理功能及虚拟环境,为T

2016-12-17 13:26:59

有用的工具

有用的工具1、Diigo谷歌浏览器扩展,这个工具可以用于在网页上进行标记,注释等,使用起来感觉比云笔记还方便。可以每隔一段时间总结查看自己的浏览记录,做的笔记,感觉还不错。好像在谷歌浏览器移动端是没有扩展功能的。

2016-10-31 22:53:01

【安卓开发】使用binder进行进程间通信

通常我们会有这样的需求,在安卓系统中,两个独立的进程之间需要通信,如进程A需要进程B的发过来的信号;或者进程A与进程B共享一个内存块;或者进程A是32位进程而进程B是64位进程,为了加速处理过程,需要把进程A处理后的数据传递给进程B进行处理。这个时候就涉及到了安卓系统中的进程间通信,而安卓系统中的进程间通信往往离不开binder。binder是安卓系统中独有的进程间通信方式,关于其实现机制跟原理,可

2016-09-02 23:54:38

【OPENGLES】opengles-jni实例1

首先,说明下为什么要用jni实现opengl es在进行移动端图像算法开发的过程中,需要完成对大量的数据进行处理,opengl是在进行图形渲染或者大批量图像运算处理时有着很大的优势。如果能够在算法库开发中加入opengl,则对于提升算法运行效率有很大帮助。本系列文章则是描述如何用opengl进行图像算法的开发。 本文主要描述如何完成一个简单的opengles实例,通过jni调用opengles接口

2016-07-31 21:19:57

Opengl ES入门1

本系列文章主要总结如何通过实例来介绍如何使用Opengl ES,并且通过Opengl ES完成对应的相机预览、滤镜等实例开发。本文主要介绍最简单的opengl实例。主要参考:http://blog.csdn.net/niu_gao/article/details/8533126以下为详细步骤:1、创建最简单的安卓工程。2、在Manifest中声明使用OpenGLES 为了能使用OpenGLES 2

2016-06-28 22:30:19

20160527关于工作

Master毕业快一年了,今晚跟领导的谈话很有收获。1、多发现问题 要多发现工作中的问题,主动提出问题,如何融入公司,完成工作目标很重要。在项目失败之后,有无进行总结,总结为什么会出现问题,项目为什么进行不下去。有什么需要改进的地方。2、立即行动 在有好的想法之后,立即行动,向上级提出想法,这样才能够有提出问题有反馈结果,形成良性循环。3、多交流 多与其他同事交流想法,很多时候想法就是在交流碰

2016-05-28 00:00:06

【FastCV】FastCV实例1

在上一篇《FastCV环境搭建》中已经描述了如何搭建FastCV及其导入FastCV SDK自带的demo,这篇文章将讲述如何自己创建一个FastCV项目。1、创建一个新的安卓工程 fastCVTest。2、在工程目录下新建jni文件夹,把fastcv.h及libfastcv.a拷贝到jni文件夹下,并且在文件夹下创建android.mk application.mk image.cpp 文件,编辑

2016-04-20 23:48:41

【opencv】goodFeaturesToTrack源码分析-1

本系列文章为goodFeaturesToTrack源码分析,包括: 【opencv】goodFeaturesToTrack源码分析-1 【opencv】goodFeaturesToTrack源码分析-2-Shi-Tomasi角点检测本文主要描述opencv中强角点检测接口goodFeaturesToTrack的用途及源码分析。1、接口描述在opencv中,该接口的实现是在: ..\source

2016-04-20 20:59:04

【opencv】goodFeaturesToTrack源码分析-2-Shi-Tomasi角点检测

本文章是【opencv】goodFeaturesToTrack源码分析-1的后续,主要描述Shi-Tomasi角点检测算法原理及opencv实现。1、算法原理Shi-Tomasi算法是Harris算法的改进,在Harris算法中,是根据协方差矩阵M的两个特征值的组合来判断是否角点。而在Shi-Tomasi算法中,是根据较小的特征值是否大于阈值来判断是否角点。 这个判断依据是:较小的特征值表示在该特

2016-04-13 21:28:06

【图像处理】颜色距离

本篇文章主要描述颜色距离及其具体颜色距离的实现。1、颜色距离颜色距离指的是两个颜色之间的差距,通常距离越大,两个颜色相差越大,反之,两个颜色越相近。在计算颜色距离时,有类似计算两点间欧式距离的公式一样,在RGB空间内,可以得到两个颜色之间的距离为: 其中,C1 C2表示颜色1和颜色2,C1R表示颜色1的R通道。 但是,由于RGB空间是线性的并且相互正交,而人眼的视觉系统并不是线性的,RG

2016-04-12 21:22:40

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