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C语言scanf函数详细解释

函数名: scanf 功 能: 执行格式化输入 用 法: int scanf(char *format[,argument,...]);scanf()函数是通用终端格式化输入函数,它从标准输入设备(键盘) 读取输入的信息。可以读入任何固有类型的数据并自动把数值变换成适当的机内格式。其调用格式为:      scanf("",);scanf()函数返回成功赋值的数据项

2014-09-09 08:34:46

TTL电平,CMOS电平,RS232电平

(转自:)一、TTL电平:TTL电平信号被利用的最多是因为通常数据表示采用二进制规定,+5V等价于逻辑“1”,0V等价于逻辑“0”,这被称做TTL(Transistor-Transistor Logic 晶体管-晶体管逻辑电平)信号系统,这是计算机处理器控制的设备内部各部分之间通信的标准技术。TTL 电平信号对于计算机处理器控制的设备内部的数据传输是很理想的,首先计算机处理器控

2014-08-26 13:47:38

camshift知识点

mean-shift 的特点是把支撑空间和特征空间在数据密度的框架下综合了起来。对图像来讲,支撑空间就是像素点的坐标,特征空间就是对应像素点的灰度或者RGB三分量。将这两个空间综合后,一个数据点就是一个5维的向量:[x,y,r,g,b]。这在观念上看似简单,实质是一个飞跃,它是mean-shift方法的基点。mean-shift方法很宝贵的一个特点就是在这样迭代计算的框架下,求得的

2014-08-19 11:05:04

中值滤波在图像去噪中的应用

(转自:http://blog.csdn.net/vincentzhao2009/article/details/4565601)这篇文章用到的中值滤波的算法如下:      首先确定一个windowSize*windowSize大小的窗口,这里的windowSize是一个奇数,因此这个窗口一定会有一个中心的像素,中值滤波的过程就是不断的移动这个窗口,然后对窗口内的所有像素的像素值

2014-08-13 08:48:47

形态学处理——腐蚀和膨胀

我想做一个关于形态学图像处理的专题,写一写我的想法,并且公开实现这些算法的代码。因为形态学图像处理的最基础方法就是腐蚀和膨胀,因此就从这两个方法开始。      腐蚀:      把结构元素S 平移x 后得到Sx ,若Sx 包含于X ,我们记下这个x 点,所有满足上述条件的x 点组成的集合称做X被S 腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为:           

2014-08-13 08:40:12

Matlab中legend函数功能

在图形上添加图例。该命令对有多种图形对象类型(线条图,条形图,饼形图等)的窗口中显示一个图例。对于每一线条,图例会在用户给定的文字标签旁显示线条的线型,标记符号和颜色等。当所画的是区域(patch或surface对象)时,图例会在文字旁显示表面颜色。Matlab在一个坐标轴中仅仅显示一个图例。图例的位置有几个因素决定,像遮挡的对象等,用户可以用鼠标拖动图例到恰当的位置,双击标签可以进入标签编辑状态

2014-08-01 15:55:34

matlab figure的用法

Matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象。每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸、位置,等等。下面一一介绍它们。 一、概述  总的来说,figure 的使用语法包括:  figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure

2014-08-01 15:49:22

kalman滤波器例子

一、卡尔曼滤波器的理论解释http://blog.csdn.net/lindazhou2005/article/details/1534234(推荐)二、代码中一些随机数设置函数,在opencv中文网站上没有查到:cvRandInit()初始化CvRandState数据结构,可以选定随机分布的种类,并给定它种子,有两种情形cvRandInit(CvRandState

2014-08-01 10:36:26

CvMat操作

CvMat操作分配释放矩阵空间 综述:OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口,其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储,每行有4字节的校整. 分配矩阵空间:CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type);type: 矩

2014-07-31 08:57:08

反向投影(有助于理解camshift)

图像的反向投影图是用输入图像的某一位置上像素值(多维或灰度)对应在直方图的一个bin上的值来代替该像素值,所以得到的反向投影图是单通的。用统计学术语,输出图像象素点的值是观测数组在某个分布(直方图)下的概率。 其中b(xi)表示在位置xi上像素对应的直方图第b(xi)个bin,直方图共m个bin,qu表示第u个bin的值。还是以例子说明(1)例如灰度图像如下

2014-07-30 22:33:12

cvCopy与cvCloneImage的区别

cvCopy与cvCloneImage的区别/* Copies source array to destination array */CVAPI(void)  cvCopy( const CvArr* src, CvArr* dst,                     const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) );/* Creates a

2014-07-30 18:01:11

opencv 数字图像直方图

灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具,这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用。灰度直方图的定义灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率)。一维直方图的结构表示为高维直方图可以理解为图像在每个维度上灰度级分布的直方图。

2014-07-30 16:16:15

opencv 平均背景模

#include "highgui.h"#include "cv.h"#include "cxcore.h" /*为不同临时图像和统计属性图像创建指针*/ //三通道float图像IplImage *IavgF,*IdiffF,*IprevF,*IhiF,*IlowF; IplImage *Iscratch,*Iscratch

2014-07-28 20:39:15

opencv 牛人博客,参考网站

(转自http://blog.csdn.net/gykimo/article/details/8638982)原文地址:blog.csdn.net/carson2005以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等。

2014-07-28 17:59:38

OPENCV混合高斯模型原理

(转自:)    混合高斯模型跟高斯变量之和看起来有一点像, 注意不要把它们弄混淆了. 混合高斯模型给出的概率密度函数实际上是几个高斯概率密度函数的加权和:其中 . 定义事件 , 则 . 据此可以产生服从上述混合高斯概率密度分布的样本.混合分布的均值为方差为计算均值和方差的公式不仅适用于几个(多维)高斯分布混合的情况,

2014-07-28 17:23:55

<<书剑恩仇录>> 总结_2014.07.26

上次读

2014-07-26 21:15:55

opencv 光流法详解

一.基本概念光流的概念是Gibson于1950年提出的。所谓光流是指图像中模式运动的速度,光流场是一种二维(2D)瞬时速度场,其中二维速度向量是可见的三维速度向量在成像平面上的投影。光流法是把检测区域的图像变为速度的矢量场,每一个向量表示了景物中一个点在图像中位置的瞬时变化。因此,光流场携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息,通过对速度场(光流场)的分析可以判断在检测区域内车辆的有无。

2014-07-25 22:02:43

OpenCV的三帧差法

[cpp] view plaincopy// threeDifferent.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。  //    #include "stdafx.h"  #include "highgui.h"     #include "cv.h"     #include "cxcore.h"     #include "cvau

2014-07-25 10:48:15

七种常见阈值分割代码(Otsu、最大熵、迭代法)

本文转自:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2010/12/21/1913058.html主程序(核心部分) 代码1 2 3 4 IplImage* binaryImg = cvCreateImage(cvSize(w, h),IPL_DEPTH_8U, 1);5 cvThreshold(smo

2014-07-22 21:12:04

opencv 实现验证otsu

otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分。 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响。因此,使类间方差最大的分割

2014-07-22 20:30:53

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