SunnyCx

摘要： 1.根据上一帧找出变化的东西(如行走的人)，消除背景，即不变的东西 motion detection 2.存在自身移动时的噪声和周围物体缓慢移动的噪声（这里播放的视频，我不断移动，背景可能有轻微的变化） 人动和人不动 阅读全文

摘要： 1.之前有模板匹配，需要一个完美或者接近完美的匹配，但是不能找出不同角度，不同光线或者不同旋转的图片 而这里的特征匹配则可以克服这些 2.当显示10个匹配点时，完全正确。显示18个时，出现一些误判的现象 阅读全文

摘要： import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('opencv-corner-detection-sample.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = np.float32(gray)... 阅读全文

摘要： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('opencv-python-foreground-extraction-tut orial.jpg') mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8) #指定背景和前景模型 bgdModel =... 阅读全文

摘要： 1.定义：一组平面上的点，求一个包含所有点的最小的凸多边形，就是凸包问题。 利用编程解决凸包问题，应该得到一组逆时针的顶点的顺序集合，在边上但不是顶点，则不包含在集合里。 2.机械的方法：将点所在的位置钉上钉子，用绳子围一圈，即得到凸包。但是无法进行编程。 3.假定2个几何前提： （1）只能通过逆时 阅读全文

摘要： 1.目的：将数组以随机的顺序重新排序，类似洗牌的过程 2.用途用于快速排序或者任何以划分为基础的排序中，目的是减少最坏可能性发生的概率。 3.想法1：给数组的每一个元素产生一个随机的数字作为键，然后使用排序算法，排列数字，即可以完成shuffling 缺点：需要排序的开销 4.想法2：在第i次循环， 阅读全文

摘要： 1.可以找出与小图片匹配的位置 阅读全文

摘要： 1.一些渐变的例子 2.canny 边缘检测 阅读全文