1 什么是hog特征 hog特征是histogram of gradient的缩写.我们观察图像时,信息更多来自目标边沿的突变.我们计算一块区域内的所有像素处的梯度信息,即突变的方向和大小,然后对360度进行划分,得到多个bin,统计该区域内的所有像素所在的bin,就得到了一个histogram.这就是hog特征. 2 hog特征的提取方法 2.1 将彩色图像转换为灰度图像 2.2 Gamma归一化 2.3 计算每幅图像的梯度 2.3.1 梯度分量的计算 水平模板:[-1,0,1],水平方向以水

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

SIFT.HOG.LBP,这三者都属于局部特征. 一.三者原理上的区别 1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换. 尺度空间的极值检测:搜索所有尺度空间上的图像,通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点. 特征点定位:在每个候选位置上,通过一个拟合精细模型(尺度空间DoG函数进行曲线拟合)来确定位置尺度,关键点的选取依据他们的稳定程度. 特征方向赋值:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向,后续的所有操

CSharpGL(39)GLSL光照示例:鼠标拖动太阳(光源)观察平行光的漫反射和镜面反射效果 开始 一图抵千言.首先来看鼠标拖动太阳(光源)的情形. 然后是鼠标拖拽旋转模型的情形. 然后我们移动摄像机来从不同的角度看看. 现在太阳(光源)跑到比较远的位置去了,我们再移动它试试看. 本文就介绍平行光下是如何实现漫反射和镜面反射的. 本文shader核心部分来自红宝书第八版. 光照 只需记住一点,用GLSL实现光照效果时,都是根据顶点的位置.法线方向.光源位置(方向).摄像机位置等等这些数据,根据

在前面一篇博客中介绍了“命令模式”(Command Pattern),今天博客的主题是“适配器模式”(Adapter Pattern).适配器模式用处还是比较多的,如果你对“适配器模式”理解呢,那么自然而然的就会知道其使用场景.今天这篇博客我们就举一个生活中的使用适配器模式的示例,然后将该示例使用代码进行表示出来,那么我们所实现的代码使用的设计模式就是我们今天所说的“适配器模式”. “适配器”其实说白了就是一个转接头,比如Mac Book Pro 要接外接显示器,如果你没有HDMI传输线的话,那

这个(BOL里面)最重要的类值得一看. BOL中的每条记录都会在CL_CRM_BOL_ENTIT中表示.至今,我们已经写过一些事件处理器,并且我们已经直接或间接的通过这个类工作.在业务场景中,我们也许会处理合同.订单.线索.确认等等.... 在Web UI层面,所有的这些业务对象信息都可以使用这个类来表示.这是BOL(业务对象层)的灵活性的体现.也许程序中需要用到100个不同的对象,但是我们只使用一个单一的类来表示信息. 让我们看看调试过程中的数据. 在搜索页面的search事件处理器中设置一个

Linux服务器的负载.进程等信息可以通过top命令查看.而Apache的运转如何实时的观察呢?“tail -f”log文件?这是个好方法,但是太累了! 所以,感谢Chris Elsworth为我们提供了类似top命令的apachetop命令!官网地址:http://www.webta.org/projects/apachetop/ apachetop可以查看最近一段时间和自命令执行以来的apache访问情况,信息包括被访问的文件.次数.流量大小. 命令安装.使用可以查看官网提供的说明:http

一直想做这个测试,原因很简单,很多人一直比较怀疑Azure的虚拟机性能,说相同的配置凭啥比阿里的虚拟机贵那么多,其实,我自己以前也怀疑过,但是接触Azure的几个月,确实发现Azure的虚拟机性能真的很强悍,在这里笔者举个例子说明,有个客户(这里就不透露名字了)在本地数据中心cpu使用率一直在60%以上,因为我们上云都是先平移,如果不够用我们再auto sacle,但是客户却很不放心,非要高配的机器,在我们的百般劝说之下好不容易才答应先平移(客户表示很委屈,为什么我要高配的机器你不给,哈哈,开个

导读 GitHub 又发布了一年一度的章鱼猫观察报告.在这个报告中,分别对开源和社区做了一些有趣的统计,现将其中一些有趣的数据和趋势撷取出来分享给大家.完整的报告请移步Github. GitHub 上最流行的开源项目 从让阿波罗 11 号登月的代码到开源课程,过去十二个月中,GitHub 上又涌现了一大批开源项目.以下是最流行的(得到星标最多)项目: 最流行的开源项目 其中使用最多的开源许可证是:MIT.Apache-2.0 和 GNU General Public License v3.0.

参考: http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8291093 http://blog.csdn.net/woxincd/article/details/18351807 http://hi.baidu.com/nokltkmtsfbnsyq/item/f4b73d06f066cd193a53eec3 http://www.tuicool.com/articles/fM3Mvu http://blog.csdn.net/yangtrees/

原文链接:http://jiajun.iteye.com/blog/810150 一.JConsole是什么 从Java 5开始 引入了 JConsole.JConsole 是一个内置 Java 性能分析器,可以从命令行或在 GUI shell 中运行.您可以轻松地使用 JConsole(或者,它更高端的 "近亲" VisualVM )来监控 Java 应用程序性能和跟踪 Java 中的代码. 二.如何启动JConsole 如果是从命令行启动,使 JDK 在 PATH 上,运行 jco

1.简单介绍 属性观察器监控和响应属性值的变化,每次属性被设置值的时候都会调用属性观察器,甚至新的值和现在的值相同的时候也不例外. 可以为除了延迟存储属性之外的其他存储属性添加属性观察器,也可以通过重载属性的方式为继承的属性(包括存储属性和计算属性)添加属性观察器. 注意: 不需要为无法重载的计算属性添加属性观察器,因为可以通过 setter 直接监控和响应值的变化. 2.监测方式 可以为属性添加如下的一个或全部观察器: willSet在设置新的值之前调用 didSet在新的值被设置之后立即调用

旋转矩阵可以通过观察向量构造,观察向量可以是3D空间的两个或三个点.如果一个处于P1点的对象面向P2点,则观察向量就是P2-P1,如下图: 首先,前轴向量通过归一化的观察向量简单计算而来. 其次,左轴通过指定向上方向向量与前轴的差乘计算而来.向上方向向量用于确定对象的roll角度.并且她不必与前轴垂直.如果我们不考虑对象的roll旋转,我们可以使用(0,1,0).这就是说对象始终向上站立着. 实际上,与前轴与左轴都正交的上轴向量可以动过另外前轴与左轴向量的差乘计算出来.为了拥有单位长度的向量,左

2014年8月1日,经过很长时间的上网查阅资料,走了很多弯路,终于可以成功使用Graph工具仿真波形了,虽然这个的确很简单,但是经过自己摸索出来的,兴奋之情难于言表. 明天就是七夕了,刚和女朋友分手的我,有点小郁闷.不发牢骚了,最后一句,祝天下所有有缘人都是失散多年的兄妹. /***************************我是华丽的分割线君*******************************/ 1.连上仿真器,运行代码,在需要观察的地方打上断点.(这个就不细说了) 2.打开Gr

2013-07-01 项目进展: 从启动至今已有三个星期,但是进展甚慢,取得的进展有: A. 封装成库,和HB调用库的接口有些进展,但进未完成 B. 整个框架,类视图,调用视图,只有两三层的进展: C. 算法优化方案无定案 D. 添加时间开销模块未完成 对整个项目,我的看法是: 1. 项目的时程决策不当 在对整个项目完全没有做基本的调研: 要做成什么样? 哪些要做?要怎么做? 各个人员的可用时间?各个人员在项目上的能力? 就定下任务的时程是决策的不当. 这样做的结果就是人员对要做什么不知道?要怎

虽然搞 OpenStack 前后也有几年,但是今年在美国 Austin 举办的 OpenStack Summit 我还是第一次参加.回来之后,一直还在回味,觉得要写点东西,将我在这次峰会上的观察和思考简单总结一下,无论对还是错.总体上,我对 OpenStack 这次峰会的观察是:OpenStack as IaaS 已经是过去式了,Solutions on OpenStack 才是现在和将来时. Austin 峰会参与度的基本情况 观察1:OpenStack 致力于成为运行各种云上解决方案的基础架

以上是我上一篇文章中的代码实现,里面分别用了opencv中的SVM和LibSVM,opencv的SVM用起来更方便,但貌似内部其实也是基于Libsvm,同样的参数训练出来的结果是一致的,里面有Libsvm的调用过程,如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源码文件分别是svm.h和svm.cpp,林智仁的库里自带的那两个核心文件即可. libsvm的用法让人更感觉是在用C的写法,opencv封装过的易用性更好,稍后我会把工程文件放到github上供大家下载,若有什么错误,还请批评指教~

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大家做参考. [https://github.com/YihangLou/SVM-Minist-HandWriting-Recognition]https://github.com/YihangLou/

实现步骤 先计算每一个像素点位置上x和y方向上的梯度. 这样在每一个像素点位置上得到一个二维向量, 计算它的方向和模长 将图片分为一个个的cell, 如\(8\times 8\). 计算它的HOG: cell内的每个像素都给它的梯度方向所在bin投票, 票的权重是梯度向量的模长. 将cell组成一个个block, 例如\(4 \times 4\)个cell一个block. Block与block之间可以重叠. 将block内所有cell的HOG拼成一个一维向量, 然后normalize. 将一张

%%matlab实现hog特征 %修改自http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html %input: img %output: final_descriptor clear all; close all; clc; %img=double(imread('lena.jpg')); %img=imread('man.png'); img=imread('e:/work/matlab/data/252.jpg'); im