随笔分类 - Computer Vision
摘要：转自：http://www.cnblogs.com/freeblues/p/5738987.html 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被看做一个
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/xdrt81y/article/details/8289963 一、基础 对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式： Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法 而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725 一、理论 混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景，然后使用统计差分
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7607774 背景建模也称为背景估计，其主要目的是根据当前的背景估计，把对序列图像的运动目标检测问题转化为一个二分类问题，将所有像素划分为背景和运动前景两类，进而对分类结果进行后处理，得到最终检测
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摘要：摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。 （1）基于区域的跟踪算法 基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Diffe
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摘要：最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识，参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。 参考资料： HOG的经典论文：Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Comput
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/ 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7200440 同RGB颜色空间相比，Lab是一种不常用的色彩空间。它是在1931年国际照明委员会（CIE）制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的。1976年，经修改后被正式命名为CIELab。它
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摘要：Question: 俩条平行线可以相交于一点 在欧氏几何空间中，同意平面的俩条平行线不能相交，这是我们熟悉的一种场景。 然而在透视空间中，俩条平行线可以相交，例如：火车轨道随着我们的实现越来越窄，最后俩条平行线相交于一点 欧氏空间（笛卡尔空间）描述2D、3D几何非常适合，但是这种方法却不适合处理透视
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