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RSS订阅原创 自动切割图像——负样本自动生成代码 C++
用机器学习做目标识别的时候，需要大量的负样本图片，通过该程序可以快速获得这些样本。该代码需要在opencv环境下运行， 可自动将一整张图片切割成指定大小和数量的子图像。
2017-02-22 16:53:17
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原创 Haar-like、HoG 、LBP 三种描述方法在目标识别中的优劣
Haar-like的优势在于能更好的描述明暗变化，因此用于检测正面的人脸HoG的优势在于能更好的描述形状，在行人识别方面有很好的效果LBP比haar快很多倍，但是提取的准确率会低（10-20% 取决于训练对象）如果是嵌入式或者移动端的开发，推荐使用LBP。这也解释了为什么haar应用于人的正面检测要明显好于应用于侧脸检测：正脸由于鼻子等凸起的存在，使得脸上的光影变化十分明显。而侧脸
2017-02-17 10:54:42
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原创 Mat CvMat IplImage 之间的区别与相互转换方法
整理了 stack overflow 里面关于Mat CvMat IplImage 之间的相互转换的函数，便于日后查找使用。文章最后是这三种数据格式的说明和比较。CvMat to MatCvMat* matrixMat M0=cvarrToMat(matrix).Mat to IplImageMat image1;IplImage* image2=cvCloneImag
2016-09-28 17:21:54
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原创 Mac 下使用ISIS 处理数据 －CTX，HiRISE，LRO
所有命令行均在mac自带的terminal中使用 ；例子中 ISIS3位于根目录下，如果位于其他位置，用相应的路径替换 /ISIS3 即可 1 enter ISIS:ISISROOT=/ISIS3/isisexport ISISROOT. $ISISROOT/scripts/isis3Startup.sh2 预览图片qview3 图像深度转换（以16位图
2016-09-27 13:10:14
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原创 使用opencv_haartraining.exe做样本训练死循环无法生成.xml文件的解决办法--convert_cascade.exe
使用opencv_haartraining.exe做样本训练时，会出现陷入死循环无法生成.xml文件这种情况。 如下图所示训练到第八层之后再也没有反应了。 这是由于FA值已经达到0， 没有负样本能够进入下一层进行训练了。解决方案之一是增加负样本的数量。或者用convert_cascade.exe 生成xml文件。因为此时各层的训练信息已经有了，FA值达到0 也说明训练结果可用。
2016-09-16 21:20:03
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原创 合并两个shape文件并删除冗余信息
合并两个shape文件，并且重叠部分只保留一个首先 feature to polygon 把线图层转化成面图层之后 analysis Tools-》 Overlay-》 Spatial Joint 打开生成文件的属性表 1 表示有重叠 0 表示没有重叠。 在其中一个线图层右键 join 通过OID把新生成的图层和原始线图层关联打开关联后的线图层， 选
2016-08-16 20:54:34
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原创 如何对指定区域进行坡度统计分析
首先新建Polygon，圈出需要分析的区域在所画的多边形文件右键 转化为图形 选中图形 在DEM文件右键导出用arcgis自带的坡度分析工具得到坡度图用reclassify工具按照要求进行重新分类 查看属性表就可以得到每个分类的数据个数了。
2016-08-15 16:43:35
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原创 使用cmd时cd命令失效
近日使用cmd时总是出现无法cd到指定目录的情况如下图所示 输入cd命令后依旧停留在原始路径解决方法：输入 cd D:\CE-5\Training_Sanple\neg 后输入 D: 然后回车，就到了想要的目录下面了。原因不详。。很弱的问题但是解决花了好久。。
2016-08-11 15:04:45
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空空如也
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