罗飞居

摘要： 有如下方程组 ，当矩阵 A 各列向量互不相关时， 方程组有位移解，可以使用消元法求解，具体如下： 使用消元矩阵将 A 变成上三角矩阵 ， ， 使用消元矩阵作用于向量 b，得到向量 c，， ， Ax=b 消元后变为 ，即 ， 由于 为上三角矩阵， 使用回带法即可求解方程组。 对矩阵 做如下运算 。在消 阅读全文

摘要： 一 Contour Finding Contours使用 STL-style vector<> 表示，如 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>。opencv中，使用函数 cv::findContours() 寻找contours， 具体函数定义如下： void 阅读全文

摘要： 1 Abstract This approach was published On "Deformable Templates for Face Recognition" by Alan L. Yuille. I found that the method for eye recognition i 阅读全文

摘要： 一 常规最小二乘法拟合直线 1 分析方法 已知数据点为 ，欲拟合直线 ，则有最小化：。 使用矩阵表示，令 ，则有：, X, Y已知，要使E最小化，则向量B求导等于零：，整理得：。 2 线性代数方法 在分析方法中，使用最小误差法拟合直线。这里还可以使用线性代数中正交原理得到相同结果。 1）线到线上投影 阅读全文

摘要： 一 ASCII字符集及本地化扩展 ASCII(American Standard Code for Information Interchange)使用一个字节表示英语世界内的常用符号。其中，0到32状态表示一些控制字符，33到127状态表示标点，数字，字母等。 （来自 www.asciitable 阅读全文

摘要： 超平面 超平面定义为：，对向量W归一化得：，其中，，归一化处理可简化后续一些计算。 超平面单位法向量为w，证明如下： 设 为超平面上得点，则有：， ，向量w与超平面上任意方向线段垂直，则w为超平面单位法向量。 原点到超平面距离为b，证明如下： 过原点O作到超平面距离垂线，设OM=-kw，代入超平面得 阅读全文

摘要： 一 Laplace 算子 使用一阶微分算子可以检测图像边缘。对于剧烈变化的图像边缘，一阶微分效果比较理想。但对于缓慢变化的图像边缘，通过对二阶微分并寻找过零点可以很精确的定位边缘中心。二阶微分即为 Laplace 算子，在 "图像边缘检测" 中进行的推导。以一维图像为例，下图给出边缘的一阶与二阶运算 阅读全文

摘要： 一 梯度 函数 z = f(x, y) 梯度表示为 ，其梯度方向始终指向函数较大值处。函数 z = f(x, y) 几何图形需要三维空间表示，为了更方便观察函数，可以使用二维平面上等高线表示函数。例如：函数 等高线可表示为XY平面上的同心圆。同理，函数 f(x, y, z) 梯度表示为 ，可以使用三 阅读全文

摘要： 一 简介 在视频成像中，有部分视频存在不确定抖动（如眼球颤抖），可以使用光流方案计算出整个视频的运动速度 ，剔除抖动，实现视频稳像。 当物体运动时，每一个点的运动方向构成了物体的运动场。物体在图像上形成的亮度模式相应改变，称为光流。在一般情况下，运动场与光流基本是一致的，所以可以通过光流来估计图像运 阅读全文

摘要： 一 定义 假设矩阵A为n*n方阵，x为n*1向量，则y=Ax表示矩阵A对向量x的线性变换结果，由于A为n*n方阵，则y为n*1向量。对大多数x进行线性变换，得到向量y与原向量x一般都不共线，只有少数向量x满足 ，其中 被称为矩阵A的特征值，x 被称为矩阵A的特征向量。 为了求解特征值 与特征向量 x 阅读全文