anchor在计算机视觉中有锚点或锚框,目标检测中常出现的anchor box是锚框,表示固定的参考框. 目标检测的任务: 在哪里有东西 难点: 目标的类别不确定.数量不确定.位置不确定.尺度不确定 传统算法的解决方式: 都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式,逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标",非常笨重耗时,并不能很好的推广适用. 现状: 近期顶尖(SOTA)的目标检测方法几乎都用了anchor技术 作用: 首先预设一组不同尺度不同位置的固定参考框,覆盖几乎所有位置和

改成: ); CvSeq * m_contour=; cvFindContours( &IPlImage(img), m_storage, &m_contour, ,)); //释放内存 cvReleaseMemStorage(&m_storage); Ps:vector元素的赋值要用push_back()函数,不能直接下标赋值(呜呜,之前这里失误过).但读取元素的时候可以直接用下标读取. 另外这是工作中的一个小bug msdn:https://msdn.microsoft.com

RGB三原色组合方式是最常用的 RGB色彩空间: R:红色分量 G:绿色分量 B:蓝色分量 HSV色彩空间: H - 色调(主波长). S - 饱和度(纯度/色调). V - 明度(强度). LAB色彩空间: L - 亮度(强度). A颜色分量从绿色到品红色的一种颜色成分. B颜色分量从蓝色到黄色. YCrCb色彩空间: Y - 伽马校正后从RGB获得的亮度或亮度分量. Cr = R - Y(距离Luma红色分量有多远). Cb = B - Y(来自Luma的蓝色组分有多远). 在OpenCV中

[bzoj4034][HAOI2015]T2 试题描述 有一棵点数为 N 的树,以点 1 为根,且树点有边权.然后有 M 个 操作,分为三种: 操作 1 :把某个节点 x 的点权增加 a . 操作 2 :把某个节点 x 为根的子树中所有点的点权都增加 a . 操作 3 :询问某个节点 x 到根的路径中所有点的点权和. 输入 第一行包含两个整数 N, M .表示点数和操作数. 接下来一行 N 个整数,表示树中节点的初始权值. 接下来 N-1 行每行三个正整数 fr, to , 表示该树中存在一条边

这里面四个选项的含义 下面是每个选项的作用和意义: 1. “每次访问此页时检查”选项表示浏览器每次访问一个页面时,不管浏览器是否缓存过此页面,都要向服务器发出访问请求.这种设置的优点是实时性很强,肯定能够访问到网页的最新内容,但是如果网页内容很少更新,这种设置的访问效率就比较低了. 2. “每次启动Internet Explorer时检查”选项表示在浏览器的每次启动运行期间,在第一次访问一个页面时,不管浏览器是否缓存过此页面,都要向服务器发出访问请求,但是在浏览器的本次启动运行期间对该页面的后续

今天的文章来自Jerry的同事,SAP成都研究院C4C开发团队的开发人员徐欢(Xu Boris).徐欢就坐我左手边的位置,因此我工作中但凡遇到C4C的技术问题,一扭头就可以请教他了,非常方便.下图是他办公室的桌面. Jerry前一篇文章 SAP产品的Field Extensibility 以SAP CRM和SAP S/4HANA为例,介绍了SAP产品Field Extensibility的设计原理与实现.现在由徐欢继续Extensibility这个话题,向您介绍SAP Cloud for Cus

参考了博客http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7841443 后,自己动手后发现了一些问题,博客里提到的一些问题没有解决 ,是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题.答案是因为原作者的窗口是64*64的,所以维数为9*4*7*7=1764(图像的大小也是64*64,所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的,compute()里的窗口步进(8,8)也是无效的).而我的图像时64*128大小的,我把窗口也换成 64*

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

XCode版本6.4,OpenCV版本3.0.0 昨天我安装完OpenCV之后,兴奋地按照这篇文章Mac平台上OpenCV开发环境搭建的步骤,在XCode上建了一个Demo工程,结果编译一直不成功.一开始是include头文件时报错<cstdint> not found,然后上网搜了一番,把BuildSettings中的C++ Language Dialect改成GNU98.导入头文件没问题了,But………又出现新的错误,大致报“Undefined symbols for X86_64&quo

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在

数学形态学实际上可以理解为一种滤波行为,所以很多地方称它为形态学滤波.有了个这概念,我们就能更好的理解它.我们滤波中用的滤波器(kernel)在这里被称为结构元素,结构元素往往是由一个特殊的形状构成,如:线条.矩形.圆.菱形等.我们把结构元素的中心(Anchor Point)与图像上像素点对齐,然后结构元素覆盖的领域像素就是我们要分析的像素,我们定义一种操作就形成了一种形态学运算. 我们在这里不解释形态学操作的算法原理及它们的意义,有兴趣的可以参见相关数字图像处理方面的教材,或关注本博客,博主打

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres

欢迎转载.尊重原创,因此,请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种訪问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比較,分析每种矩阵元素訪问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所看到的. 採用如代码段2所看到的的计时函数,这段代码你能够在我之前的博文中找到.abtic

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 OpenCV成长之路:直线.轮廓的提取与描述 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以

转自http://blog.csdn.net/daoqinglin/article/details/23628125 ; y < testImage->height; y++) { uchar * ptr = (uchar *)testImage->imageData + testImage->widthStep * y; ; x < testImage->width; x++) { ptr[ * x + ] = ; ptr[ * x + ] = ; } } 我们在实际

欢迎转载,尊重原创,所以转载请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比较,分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所示. 采用如代码段2所示的计时函数,这段代码你可以在我之前的博文中找到,abtic()

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:

cv::Matdepth/dims/channels/step/data/elemSizeThe class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or multi-channel array. It can be used to store (Mat类的对象用于表示一个多维度的单通道或者多通道稠密数组,它可以用来存储以下东西)real or complex-valued vectors or matrice