摘要：来自：http://www.52rd.com/Blog/Detail_RD.Blog_cctung_29180.html镜头是摄像机的眼睛，正确选择镜头以及良好的安装与调整是清晰成像的第一步。当前，1／3"镜头是应用的主流，自动光圈镜头销售量最多，变焦镜头是应用发展的趋势。 1)应依据摄像机到被监视目标的距离，来选择定焦镜头(Fixed Focal Lens)的焦距。 从焦距上区分有短焦距广角镜头、中焦距标准镜头、长焦距远镜头。镜头焦距通常用值来表示，镜头光圈一般用F表示，F取值以镜头的焦距／和通光孔径d的比值来衡量，F=f/d，每个镜头上均标有其最大的F值。 2)摄像机的镜头规格.
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摘要：本文来自：http://www.cnblogs.com/linzhao/archive/2012/01/04/2312344.htmlcvCalscEigenObject()函数，包含于<cvAux.h>中。在PCA人脸识别的程序中，属于核心算法。先翻译一段注解，原文来自：http://www710.univ-lyon1.fr/~bouakaz/OpenCV-0.9.5/docs/ref/OpenCVRef_ObjectRecognition.htmvoid cvCalcEigenObjects( int nObjects, void* input, void* output, i
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摘要：本文来自：http://www.cnblogs.com/linzhao/archive/2012/01/05/2312758.htmlPCA(Eigenface)方法是人脸识别的主流方法之一。cvEigenDecomposite()函数作用是将人脸图像通过Eigenface变换矩阵，投射到子空间中。子空间中的人脸向量，是一个1×nEigens（nEigens由自己取得）的行向量，极大地降低了数据维度，便于下一步的聚类、识别。结合具体例子，尽量清楚地跟大家讨论这个函数的用途。函数说明如下：EigenDecompositeCalculates all decomposition coef
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摘要：来自：http://blog.csdn.net/wangyadong/article/details/3236350IplImage:表示图片。 cvTermCriteria:用来决定学习演算法何时结束。 cvSize:用来表示图片大小。 cvCvtColor:用来转换图片的色彩空间。cvLoadImage:载入一张图片。 cvCreateImage:依照IplImage结构配置记忆体。 cvCalcEigenObjects:计算传入影响阵列的eigen vector(特征向量)、 eigen value(特征根)、image average(影像平均值) cvEigenDecomposite
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摘要：来自：http://tracey2076.blog.51cto.com/1623739/539690嗯，这个QImage的问题研究好久了，有段时间没用，忘了，已经被两次问到了，突然有点解释不清楚，我汗颜，觉得有必要重新总结下了，不然无颜对自己了。图像的数据是以字节为单位保存的，每一行的字节数必须是4的整数倍，不足的补0。（因为我们使用的是32操作系统，因此数据是按照32位对齐的，所以每行的字节数必须是4的整数倍也就是说每行的数据位必须是32位的整数倍。）这里是按照我的理解的，貌似错了，修正一下，最近在看数据对齐，这段话先忽略了，没有删掉，是因为，想留个足迹，等我找到合适的答案再贴上来。不过，图
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摘要：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。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之，我认为，知识只有分享才能产生更大的价值，真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。 （1）googleResearch；http://research.google.com/index.html （2）MIT博士，汤晓欧学生林达华；http://peopl
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摘要：我根据《浅谈图像处理方向的就业前景》和自己找工作的一些经验简单介绍一下图像处理方向就业前景，希望能对后来者有所帮助！1、请学好图像基本理论知识，笔试会遇到很多基础的题；2、请学好c++语言，99%以上的公司在招图像岗位的人员时都会笔试c++；3、请多做一些实际的项目，少一些理论的研究（针对中小企业而言）；4、请不要只局限于的课题，因为可能你的课题只是图像处理领域的一些皮毛；5、请多了解一些相关的前沿知识；6、请不要迷信自己的算法，比如BP神经网络（可能理论研究时用的很多，可是实际呢？）7、请尽量与企业的相关人士探讨该领域的问题，那样的收获比书本大很多；附：北京相关图像的公司外企：01、东芝(中
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/droidpioneer/article/details/6645776数字图像处理是近年来电子、通讯和计算机等领域的热门研究领域，其在科研、经济、军事、娱乐等等国计民生的各个领域都具有非常广阔的应用前景。数字图像处理处是一门交叉学科，涉及数学、计算机、电子、通讯、物理等等众多的基础和应用学科。数字图像处理的研究范围也非常宽泛，包括图像增强、图像复原、数学形态学、图像分析、图像编解码、模式识别、视频图像处理等等众多分支领域。本文基于个人经验，对数字图像处理的研究方法作简要的介绍，希望对刚开始或者准备从事数字图像处理研究的朋友有所启迪和帮助。首先，
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摘要：int p; //p是一个普通的整型变量int *p; //首先从P处开始,先与*结合,所以说明P是一个指针,然后再与int结合,说明指针所指向的内容的类型为int型.所以P是一个返回整型数据的指针 int p[3]; //首先从P处开始,先与[]结合,说明P是一个数组,然后与int结合,说明数组里的元素是整型的,所以P是一个由整型数据组成的数组int *p[3]; //首先从P处开始,先与[]结合,因为其优先级比*高,所以P是一个数组,然后再与*结合,说明数组里的元素是指针类型,然后再与int结合, 说...
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/xuxg2005/article/details/6139370在调试2440 相机接口的时候碰到问题最多的就是这个CamInit()函数,下面贴上代码,分析之./* Description of ParametersCoDstWidth: Destination Width of Codec PathCoDstHeight: Destination Height of Codec PathPrDstWidth: Destination Width of Preview PathPrDstHeight: Destination Height of
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摘要：S3C2440的camera接口特性及WinCE 下的驱动摘要：分析S3C2440的camera接口特性，介绍当摄像设备为CCD摄像头时，在WinCE 5．0／6．O操作系统环境下开发camera驱动的方法。该方法弥补了目前国内在WinCE 5．0／6．0操作系统环境下CCD摄像头无法连接到S3C2440的camera接口的缺陷。S3C2440是应用十分广泛且适用于嵌入式系统的一款嵌入式处理器。winCE 5．0／6．O是微软公司开发的一款专用于嵌入式系统的实时操作系统。其模块化设计使开发人员可以根据需求定制设备。目前，国内大部分OEM商都提供了对S3C2440的camera接口在WinCE5
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摘要：（4）编写测试代码过程中常见的问题l 摄像头寄存器的配置 因为摄像头有很多寄存器，可能一下无法理解里面所有的配置含义，所以开始时希望得到一份可用的配置。但往往从别人的测试代码中拿到配置后，仍然无法使用。我这里列出几个可能的原因：（1）摄像头中的图像输出格式和你在camera控制器中设置的不一致，同一个摄像头可以设置多种输入格式，如：YCbYCr或CbYCrY。（2）图像输出的一些时序和你的camera控制器设置不一致，摄像头可以设置一些时序，如：图像数据在CAMPCLK的上升沿有效还是下降沿有效。（3）注意输出图像的格式和Framebuffer控制器的匹配，如字节顺序等问题。l Ov9650和
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摘要：作者：刘洪涛,华清远见嵌入式学院讲师。编写基于V4L2视频驱动主要涉及到以下几个知识点：● 摄像头方面的知识 要了解选用的摄像头的特性，包括访问控制方法、各种参数的配置方法、信号输出类型等。● Camera解码器、控制器 如果摄像头是模拟量输出的，要熟悉解码器的配置。最后数字视频信号进入camera控制器后，还要熟悉camera控制器的操作。● V4L2的API和数据结构 编写驱动前要熟悉应用程序访问V4L2的方法及设计到的数据结构。● V4L2的驱动架构 最后编写出符合V4L2规范的视频驱动。本文介绍基于S3C2440硬件平台的V4L2视频驱动开发。摄像头采用OmniVision公司...
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摘要：作者：冯建,华清远见嵌入式学院讲师。YUV格式的出现为了使视频信号的传输向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值；而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和CB来表示。其中，Cr反映了GB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。
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摘要：http://www.linuxforum.net/doc/write-coly.html
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