2012年4月18日
摘要:目标跟踪是绝大多数视觉系统中不可或缺的环节。在二维视频跟踪算法中,基于目标颜色信息或基于目标运动信息等方法是常用的跟踪方法。从以往的研究中我们发现,大多数普通摄像头(彩色摄像头)下非基于背景建模的跟踪算法都极易受光照条件的影响。这是因为颜色变化在某种程度上是光学的色彩变化造成的。如基于体素和图像像素守恒假设的光流算法它也是假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。但在特定的场景应用中(如视频监控等领域),不失有一些经典的跟踪算法可以实现较好的跟踪效果。以下主要介绍三种经典的跟踪算法:CamShift算法、光流跟踪以及粒子滤波算法。最后将给出一个各种跟踪方法间的比较。1、 CamShif 阅读全文
posted @ 2012-04-18 16:05 Hanson-jun 阅读(521) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:从cvchina搞到的机器视觉开源处理库汇总,转来了,很给力,还在不断更新。。。通用库/General LibraryOpenCV无需多言。RAVL Recognition And Vision Library. 线程安全。强大的IO机制。包含AAM。CImg很酷的一个图像处理包。整个库只有一个头文件。包含一个基于PDE的光流算法。图像,视频IO/Image, Video IOFreeImageDevILImageMagickFFMPEGVideoInputportVideoAR相关/Augmented RealityARToolKit基于Marker的AR库ARToolKitPlusARTo 阅读全文
posted @ 2012-04-18 16:05 Hanson-jun 阅读(1450) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:不规则物体形状匹配综述 物体识别是计算机视觉应用的一项基本任务。识别通常基于目标物体的灰度信息、颜色信息或形状信息。物体识别的目的就是要找到一个包含可以区分不同目标物体的有效信息的描述。由于要识别的物体是事先知道的,所以目标物体的几何特征可以被直接应用到识别任务中。 不规则物体的形状匹配是一种有效的利用物体几何特征进行识别的方法。根据匹配对象的不同,可以将不规则物体的形状匹配分为基于区域的匹配方法和基于轮廓的匹配方法。一、基于轮廓特征的形状匹配 基于轮廓特征的形状匹配在实际中更为常用,这主要有两方面的原因:一是基于轮廓特征的匹配计算量小,可以较好的满足实时性要求;二是要识别的目标物通常... 阅读全文
posted @ 2012-04-18 16:04 Hanson-jun 阅读(826) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、简单介绍Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。二、Hough变换的基本思想设已知一黑白图像上画了一条直线,要求出这条直线所在的位置。我们知道,直线的方程可以用y=k*x+b 来表示,其中k和b是参数,分别是斜率和截距。过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了一族直线。方程y 阅读全文
posted @ 2012-04-18 16:02 Hanson-jun 阅读(889) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:计算机视觉库 OpenCV OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业... 人脸识别 faceservice.cgi faceservice.cgi 是一个用来进行人脸识别的 CGI 程序, 你可以通过上传图像,然后该程序即告诉你人脸的大概坐标位置。faceservice是采用 OpenCV 库进行开发的。 OpenCV的.NET版 OpenCV 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:57 Hanson-jun 阅读(1484) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:Jia-Bin Huang童鞋收集,此童鞋毕业于国立交通大学,之前拍过很多CVPR举办地科罗拉多州的照片,这里大多为matlab code,link:https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html包括:Feature Extraction:SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]PCA-SIFT [2] [Project]Affine-SIFT [3] [Project]SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]Affine C 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:53 Hanson-jun 阅读(374) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.damiles.comwww.bernardotti.ithttp://www.ohloh.net/tags/recognitionhttp://www.diphernet.com/http://www.mat.ucsb.edu/projects/tater/http://enblend.sourceforge.net/http://www.infra.kth.se/courses/1N1652/http://www.csie.ntu.edu.tw/~b93082/VFX/hw2/vfx02.htm#t3http://graphics.cs.msu.ru/en/rese 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:48 Hanson-jun 阅读(859) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:下面是前端时间搜集整理的一些和计算机视觉、模式识别的资源,拿出来与大家分享下。以后,我将把图像处理真正的作为我的兴趣来玩玩了,也许不把研究作为谋生的手段,会更好些。标题作者主题关键字类别来源备注nipsfast.pptNando de FreitasN-Body problems in learningFast N-Body LearningPpthttp://www.cs.ubc.ca/~nando/nipsfast/schedule.htmlnipsfgtf.pptRamani DuraiswamiFast Multipole Methods Fast Gaussian Transform 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:45 Hanson-jun 阅读(873) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.hausdorff距离 微分动力系统原理 这本书里有介绍 Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式:假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A)) (1) 其中, h(A,B)=max(a∈A)min(b∈B)‖a-b‖ (2) h(B,A)=max(b∈B)min(a∈A)‖b-a‖ (3) ‖·‖是点集A和B点集间的距离范式(如:L2或Euclidean距离). 这里,式(1)称为双向Hausdorff距离.. 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:44 Hanson-jun 阅读(992) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:做机器视觉和图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容;其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目,边做边写文章。 做好这几点的途径之一就是利用网络资源,利用权威网站和专家们的个人主页。依照下面目录整理:[1]研究群体(国际国内)[2]专家主页[3]前沿国际国内期刊与会议[4]搜索资源[5]GPL软件资源一、研究群体用来搜索国际知名计算机视觉研究组(CV Groups):国际计算机视觉研究组清 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:32 Hanson-jun 阅读(536) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:xx 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:29 Hanson-jun 阅读(82) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:xxx 阅读全文
posted @ 2012-04-18 15:29 Hanson-jun 阅读(64) 评论(0) 推荐(0) 编辑