1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
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2024-08-29 17:06:36
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总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
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2024-04-25 10:45:52
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作者David LEE经典的双目稠密匹配算法SGM，OpenCV之中也有相应的实现，不过OpenCV并没有如论文原文般使用MI来作为匹配代价，而是依然使用了块匹配 (block matching) 的方法。在cost aggregation一步中，默认也只使用像素周围的5个方向而非原文中的8个方向。本来想直接看看OpenCV的stereosgbm.cpp文件，了解下是如何实现SGBM算法的。但本
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2022-07-28 09:42:16
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经典的双目稠密匹配算法SGM，OpenCV之中也有相应的实现，不过OpenCV并没有如论文原文般使用MI来作为匹配代价，而是依然使用了块匹配 (block matching) 的方法。在cost aggregation一步中，默认也只使用像素周围的5个方向而非原文中的8个方向。本来想直接看看OpenCV的stereosgbm.cpp文件
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2021-07-15 15:09:42
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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前言 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法(简称BM算法)，后缀匹配就是模式串从右到左開始比較，但模式串的移动依旧是从左到右的。在实践中。BM算法效率高于前面介绍的《KMP算法》，算法分为两个阶段：预处理阶段和搜索阶段；预处理阶段时间和空间复杂度都是是O(m+sigma)，s
原创
2021-08-06 14:51:42
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openCV 在vc2008中的配置方法 VC 2008 Express下安装OpenCV2.0/2.1
2.1和Visual C++ 2008 Express，如使用其他版本，仅供参考。 OpenCV2.0官方安装文档，请参考：http://opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide 目录 &
一、概念立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。 二、主要立体匹配算法分类 1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为： A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大
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2024-01-28 02:50:48
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模式匹配，一般分为单模式匹配和多模式匹配。当然，一般都用于字符序列的匹配当中。多模式匹配，一般是指在一个较长的字符序列中，有多个模式串要进行匹配。本文展示的是多模式匹配算法中一款较为经典的算法--AC算法。AC 算法的核心思想是构造词典的自动机(可以使用trie树来实现)， 其算法复杂度是O(m+k+z), m是文本长度，k是所有pattern长度之和，z是字符串中出现pattern的个数。在普通
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2023-10-07 19:24:45
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OpenCV在双目匹配上所做的工作相当不错，从1.0版本到4.3这么多年的版本迭代，官方始终在优化双目匹配算法。最常用的当属BM算法和SGBM算法了： BM全称是BlockMatching，可以理解为一种块匹配算法，这里一个通俗的说法就是，为了找到两张图
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2023-07-24 18:25:52
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第一部分BM、GC和SGBM算法的性能比较转自：，其中原博主推荐的Stefano Mattoccia大神的讲义Stereo Vision：algorithms and applications，我看了以后觉得非常受用，讲的非常条理全面，里面的参考文献也很经典。第二部分为原创，主要是在OpenCV3.2版本下BM算法的用法改变和参数说明。 1.BM、G
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2023-07-24 18:19:20
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BM字符串匹配算法，一个性能优于著名kmp算法3～4倍的算法。
简介本篇文章主要分为两个大的部分，第一部分通过图解的方式讲解BM算法，第二部分则代码实现一个简易的BM算法。基本概念bm是一个字符串匹配算法，有实验统计，该算法是著名kmp算法性能的3～4倍，其中有两个关键概念，坏字符和好后缀。首先举一个例子需要进行匹配的主串：a b c a g f a c
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2024-02-02 13:54:42
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一、引言模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了。那什么是模板匹配？模板匹配，就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配（也就是最相似）的部分的技术。说的有点抽象，下面给个例子说明就很明白了。在上面这幅全明星照中，我们想找出姚明头像的位置，并把它标记出来，可以做到吗？可以，这就是模板匹配的要做的事情。其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，就是拿着模板图片（姚明头像）在原图（全明星照）中从左上至右下
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2024-03-13 09:45:15
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本博客为本人 学习【OpenCV3入门编程】和【OpenCV 算法精解 基于Python与C++】记录笔记 Opencv 全称Open Source Computer Library，直译：开源计算机视觉库。1、【calib3d】---Calibration(校准)和3D两个词缩写，模块主要是相机校准和三维重建，包括多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信
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2024-02-28 08:51:40
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分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。怎么寻找距离最远的直线？
1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
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2024-02-29 11:23:06
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一、概念 立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹
最简单的目标跟踪（模版匹配）一、概述 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支。研究的人很多，近几年也出现了很多很多的算法。大家看看淋漓满目的paper就知道了。但在这里，我们也聚焦下比较简单的算法，看看它的优势在哪里。毕竟有时候简单就是一种美。 在这里我们一起来欣赏下“模板匹配”这个简单点的跟踪算法。它的思想很简单，我们把要跟踪的目标保存好，然后在每一帧来临的时候，我们在整个图像中寻找与这个目标最
1. 什么是BM算法？ 见 A Fast String Searching Algorithm, with R.S. Boyer. Communications of the Association for Computing Machinery, 是Boyer于1977年发表的一个算法，用于字符串匹配。
Mat: ------------------------------------------------------------------- 1. Mat类简介 Mat类是Opencv中储存图像非常常见的一种数据结构。Mat类可以看做是存放矩阵的容器，他包含了两部分，分别是用来存放图片信息的信息头，和一个指向图片储存矩阵的指针。信息头往往占用空间比较小，而且各个图片之间的信息头是完全独立的。而
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2024-06-04 11:45:21
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