8 梦想难吗

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OpenCV cvBoundingRect应用举例

最近在用OpenCV做一个项目,查找

2014-04-24 21:01:58

最小二乘法及C语言实现

我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢? 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对

2013-12-08 15:16:26

Qt实现读取图像并且窗口加滑动条,点击图像在鼠标点击处绘制小图像

最近有点忙,在拿Qt编一个软件,其中有一小部分对图像进行处理的工作,自己通过查资料,写了一个小例子,这个小例子可以实现读取图像,给图像窗口添加滑动条,并且在图像上点击鼠标,可以在鼠标点击处加入一个小的图像。废话不多说。直接上源码:main.cpp:#include "labeltest.h"#include #include int main(int argc, char *a

2013-07-23 22:16:59

欧拉角与旋转

欧拉角是一种常用的描述方位的方法。这项技术是著名数学家Leonhard Euler(1707~1783)的名字命名的,他证明了角位移序列等价于单个角位移。想详细了解的请点击维基百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AC%A7%E6%8B%89%E8%A7%92#.E5.88.A5.E7.A8.AE.E9.A0.86.E5.BA.8F1,什么是欧拉角

2013-04-07 10:55:21

free与delete的区别

原帖地址:http://hi.baidu.com/wihwtsdkunbnsyr/item/637e14dc4b269e2b38f6f78fnew--------deletemalloc--------free问题:我又一个对象类,里面有一个指针链表,动态分配空间,在析构的时候释放。开始对对象进行new操作,但是执行delete对象操作的时候出错,提示在析构的时

2013-03-28 21:26:15

TLD(Tracking-Learning-Detection)一种目标跟踪算法

TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的

2013-03-27 15:05:01

GPU(CUDA)学习日记(十五) ------ CUDA 5 的一些介绍与下载

关于CUDA 5 的介绍的文章,主要还是以NVIDIA官方的介绍为主吧~http://video.sina.com.cn/v/b/78701598-2755345650.html下面这一篇文章是介绍CUDA 5 新性能的较为简略的文章。http://wenku.it168.com/d_000605327.shtmlWin7下CUDA5.0+VS2010环境配置 的文章:http:/

2013-03-22 10:38:11

GPU(CUDA)学习日记(十四)------CUDA软件更新信息 Parallel Nsight 3.0新特性以及NVAPI介绍

本文主要是介绍CUDA 5以及Parallel Nsight 3.0的新特性,最后会介绍一种可以获得GPU实时状态的NVAPI。本文参考的原文为以下三篇文章以及网站上介绍内容:介绍CUDA 5的新特性:http://blog.csdn.net/openhero/article/details/8561581,介绍Nsight 3.0candidate版的特性:http://blog.csdn.

2013-02-28 20:33:18

立体匹配算法介绍

首先介绍一篇比较好的介绍立体匹配的综述性文章:http://wenku.baidu.com/view/5b359d7d5acfa1c7aa00cc7b.html而后有一个较好的介绍立体匹配的PPT:http://wenku.baidu.com/view/cabedc4bc850ad02de804124.html下面的内容转载自:http://www.360doc.com/conte

2013-02-27 16:27:13

C++ 容器:顺序性容器、关联式容器和容器适配器

什么是容器首先,我们必须理解一下什么是容器,在C++ 中容器被定义为:在数据存储上,有一种对象类型,它可以持有其它对象或指向其它对像的指针,这种对象类型就叫做容器。很简单,容器就是保存其它对象的对象,当然这是一个朴素的理解,这种“对象”还包含了一系列处理“其它对象”的方法,因为这些方法在程序的设计上会经常被用到,所以容器也体现了一个好处,就是“容器类是一种对特定代码重用问题的良好的解决方案

2013-02-27 15:55:57

模板匹配算法简介

模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。    简单而言,模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定其坐标位置

2013-02-27 15:27:41

WIN7 32位+Visual Studio 2010 安装OPENSSL开发包

前提条件:首先需要系统安装过Perl。ActivePerl下载地址:http://www.onlinedown.net/soft/8364.htmOPENSSL开发包安装过程如下:把从官网上下载的openssl-0.9.8k.tar.tar 解压缩到C盘。并把文件夹名改为openssl。它的安装目录便是C:/openssl。打开命令行。输入>cd c:/openssl。 >perl

2012-12-31 10:23:34

VS2010 + win7 + Hugin编译、调试经验

hugin 是一款由 Pablo d'Angelo 为主开发的跨平台开源全景摄影图像拼接软件。它是基于Helmut Dersch's Panorama Tools与Andrew Mihal的Enblend及Enfuse的一款图形化界面的前端程序。拼接允许几张在同一地点拍摄的互有重叠的照片使用 控制点来拼合照片以混合而输出一张更大幅面的图像。hugin支持自动创建控制点,带预览窗口的优化图像投影

2012-12-28 21:42:04

GPU(CUDA)学习日记(十三)------ CUDA内存简介

寄存器寄存器是GPU片上高速缓存, 执行单元可以以极低的延迟访问寄存器。寄存器的基本单元式寄存器文件,每个寄存器文件大小为32bit。局部存储器对于每个线程,局部存储器也是私有的。如果寄存器被消耗完。数据将被存储在局部存储器中。如果每个线程使用了过多的寄存器,或声明了大型结构体或数据,或者编译器无法确定数据的大小,线程的私有数据就有可能被分配到local memory中,一个线程的输入和中间变

2012-12-07 16:53:37

GPU(CUDA)学习日记(十二)------ CUDA并行编程较有用的总结

Cuda并行编程学习时候需注意的一些基本概念1、Cuda的编程风格:spmp(单程序多数据)的并行编程风格。2、在多GPU下,cudaMemcpy()不能用于GPU之间的数据复制3、cudaMemcpy()传输的数据类型有四种:(1)       主机-主机(2)       主机-设备(3)       设备-主机(4)       设备-

2012-12-07 16:49:53

GPU(CUDA)学习日记(十一)------ 深入理解CUDA线程层次以及关于设置线程数的思考

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信。这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块

2012-12-07 16:30:17

GPU(CUDA)学习日记(十)------ Kernal 内核函数 参数的传递

之前做了一个项目,内核函数什么的编写都没有问题,但是处理完的图片就是会产生条纹,这个问题困扰了我很长时间(真的很长时间。。。),我的内核函数传入的参数有很多,我做过实验,在host函数中给所有的参数都cudamalloc显卡空间(当初以为这样处理会更省显存一些,毕竟是开辟的线性存储器globle memory空间),但是实验结果是每一个参数都开辟cudamalloc的话,速度会降低,显卡的显存也没

2012-09-27 19:23:23

GPU(CUDA)学习日记(九)------ CUDA存储器模型

CUDA存储器模型:GPU片内:register,shared memory;板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory;host 内存: host memory, pinned memory. register: 访问延迟极低;

2012-09-27 10:53:27

GPU(CUDA)学习日记(八)------ Parallel Nsight2.2调试; CUDA:no source correspandence for breakpoint以及nvcc 命令行

这几天,在弄Parallel Nsight,作为新手的我,也能深深感觉到GPUDebugger --- parallel Nsight的强大,我的机器是win7 x64 + CUDA 4.2 + Parallel Nsight 2.2 ,其实2.2版本的Nsight已经能够单机调试GPU了!这一点真心给力啊!双机调试的经验已经在上一篇文章中介绍过了~其实单机调试也就是把客户端电脑的IP改为自己这台

2012-09-21 13:11:17

GPU(CUDA)学习日记(七)------ Parallel Nsight 双机调试经验 以及 一些比较基础的教程

1,  联通两台电脑:准备两台电脑,分别称为主机和调试机,在主机端运行vs2010,在调试机上进行调试,其中至少调试机应支持CUDA,使两台机器在同一个局域网,或直接将两台电脑用网线连接起来; 2,  在主机端设置调试机的IP:在vs2010的解决方案资源管理器中,右键vs2010项目,选择Nsight User Properties,如图所示,在Connection name对应的地

2012-09-20 19:00:22

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