https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

注意:本博文在github上日常更新(保持GitHub最新) https://github.com/SylvesterLi/MyOpenCVCode 基本安装:https://blog.csdn.net/nicewe/article/details/79173346 Contribute编译-安装:https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/78069739 注意:我在make的时候被卡住了好半天.因为后台在补全(下载)package,跟网络有关

本人通过以下几篇博客完成vs2017+opencv3.4.1的配置: OpenCV 3.4.1 + VS2017 开发环境搭建 - 简书 WIN10下 VS2017+OpenCv 3.4.1 配置 - iTryagain - 博客园 windows:Opencv3.4.1+VS2017环境配置 - 魏云舒的博客 - CSDN博客

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

之前有关卡尔曼滤波的例子都比较简单,只能用于简单的理解卡尔曼滤波的基本步骤.现在让我们来看看卡尔曼滤波在实际中到底能做些什么吧.这里有一个使用卡尔曼滤波在窗口内跟踪鼠标移动的例子,原作者主页:http://home.wlu.edu/~levys/ 首先,第一步是选取状态变量,这里选择系统状态变量为x=[x, y]T ,即状态变量选为鼠标在窗口内的位置.通过鼠标事件响应的回调函数可以获得鼠标当前位置,即观测值z = [x, y]T.对于这一问题外界控制量u=0. 观测噪声和系统噪声的选择需要靠实验

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA

前提: 1.安装Android Studio(过程略) 2.官网下载OpenCV for Android 网址:http:opencv.org/downloads.html 我下载的是下图的版本 3.将下载好的OpenCV for Android解压到固定文件夹 4.新建一个android项目(就新建一个就好,以后用到) 以上的步骤基本没有什么问题(除了打开网页的时候网速很慢...) Android Studio导入OpenCV: 1.点击File-new-import Module如图: 2.

(1)在分布式系统中,对于某个节点是否还“活着”的探测,通常是设定一个时间的阀值,然后根据接收到的“心跳”信息的间隔,来判定这个节点是否还活着,然后返回一个bool值: 但这种做法很容易造成误判:因为你不能确切得知道 究竟是真的是节点挂掉了,还是网络比较“慢”: (2)cassandra里面采用一种可以自适应自调整的故障探测的方法,主要实现原理是: 用一个滑动窗口记录下 接收到的 一个节点的心跳信息的时间间隔,在cassandra中,窗口的size设置为1000:然后根据窗口中的数据来生成指数分

同系列的文章 1. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV(一) 2. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV(二) 3. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV(三) 最烦的就是配置各种的开发的环境,各种琐屑没有价值的东西,但是有的时候这些工作真的是必须的,没有办法.没有这些烦人的开发环境,真的干不了活.为了做仪表盘的指针识别的工作,这些还是必须的有的,下面开始. 整个的开发环境都是在Ubuntu14.04下进行的,下面主要是在Ubuntu上安装Qt开发的相

准备学习opencv,参考了几个网页终于完成.编辑器和opencv版本都选择最新的版本. 记录过程如下 1. 下载准备: 1)         Opencv源码, 下载地址: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/ 当前选择windows下的版本 opencv-3.3.1-vc14.exe 2)         编译器: 使用vs2017, 下载地址: https://www.visualstudio.co

最近需要将Python人证对比模型移植安卓端.安卓端需要使用openCV简单的人像提取处理.在配置openCV前首先需要配置NDK环境. NDK的介绍(http://www.cnblogs.com/leaven/archive/2010/05/27/1744855.html) JNI与NDK详细介绍: http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/73250163 一 NDK在Ubuntu的配置 参考: http://blog.csdn.net/j

OPENCV——C++ 1.windows基于vs2017的opencv安装 2.为opencv添加contrib库 3.opencv源码编写规则 4.OpenCV库框架结构 5.OpenCV从2到3的过渡 6.IMAGE WATCH工具安装与学习 7.OpenCV与QT联合开发示例 8.OpenCV基础知识介绍 9.图像处理基础运算 10.图像的几何变换——平移.镜像.缩放.旋转.仿射变换 后续: 11.OpenCV中的视频流处理 11.图像增强与去噪. 12.图像分析 13.图像压缩 参考资

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect

基于qt进行Android图像处理项目设计的时候,初期可以首先在windows上进行调试,等到比较成熟后将代码转换到adnroid上. 这里仅以widget为例,如果使用qtquick是一样的.具体以下几步: 1.项目创建的时候,选择android和desktop两类(前提是安装的时候已经都选择了) 这样,在程序设计的过程中,我们就可以通过切换来进行选择 如果对于已经配置好kti(构建套件)的项目,可以先删除目录下的.pro.user文件,而后重新打开项目,则自动跳出构建套件配置界面 2.配置文

文章来源: https://blog.csdn.net/fate_fjh/article/details/53467948 Introduction 自己制作国内高速公路label,使用SegNet训练高速公路模型,测试效果 参考:http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,开放源码,基于caffe框架.SegNet基于FCN,修改VGG-16

文章来源 论文:Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1610.02357 算法详解: Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进,主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作. 要介绍Xception的话,需要先从Inceptio

前言: 一个好的开发环境,是程序猿梦寐以求的,对于opencv的开发,一直觉得vs虽然牛逼但太庞大,所以后来用了codeblocks,然后又觉得无论是vs还是codeblocks都不够美观,代码提示也不太好,配置也很繁琐.然后,我就在网上搜好用的C++ IDE,这不,逮到了Clion,一直很怀念当年做web开发时用的IntelliJ IDEA,这个Clion也是来自Jetbrains家族的,所以美观方面可谓无可挑剔.下面就开始来搭建吧. 搭建: 1.下载下来最新的2016.3.3版本的Clion

这篇博客主要是讲下我在阅读ssd论文时对论文的理解,并且自行使用pytorch实现了下论文的内容,并测试可以用. 开篇放下论文地址https://arxiv.org/abs/1512.02325,可以自行参考论文. 接着放下我使用pytorch复现的版本地址https://github.com/acm5656/ssd_pytorch,如果这篇博客或者代码有帮到你,麻烦给个星哈. 代码解读的博客链接如下https://www.cnblogs.com/cmai/p/10080005.html,欢迎大

背景 之前写图像算法的程序都是在window10下使用VS编写,VS这个IDE结合“ImageWatch.vsix“插件,用于调试opencv相关的图像算法程序十分方便.后因项目需要,需将相关程序移植到Linux系统,才开始研究如何使用VS编写Linux上的Opencv程序. 一.Ubuntu安装相关库 0/先把ubuntu镜像源换成清华的 这样安装下载的速度会快些. 1/下载opencv cmake安装包 新建opencv文件夹,去opencv官网下载源文件,https://opencv.or

最近工作需要这样的功能 如下图 要在类似功能在android上实现 然后实现成这样 这两张图来自博客:图像校正—透视变换 可惜他用的是C/C++语言写的调用opencv,我参考了下他写的方案就想到了android 的jni方式加载opencv 所以就看到了这个:   jni调用 [安卓开发笔记一]Android开发配置opencv环境超详细教程 首先如果你的对你的C/C++很有自信的话可以尝试这个方式 但对于很久没用过C和对OpenCV第一次了解的人来说,这种方式简直寸步难行. 所以我就用了使用

由RCNN到FAST RCNN一个很重要的进步是实现了多任务的训练,但是仍然使用Selective Search算法来获得ROI,而FASTER RCNN就是把获得ROI的步骤使用一个深度网络RPN来实现.一个FASTER RCNN可以看作是一个RPN + FAST RCNN的组合,两者通过共享CONV LAYERS组合在一起. RPN网络 一张图片先经过CONV LAYERS得到feature map,图片的大小是任意的.然后,使用一个小的滑动网络,它与feature map的一个n*n的小窗