boss要求：看懂API,把术语给我搞清楚。
http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/index.html
1。不能看图形学基础东东，要看项目有关的函数和方法，否则时间和精力都不允许。
2。看英文Api,
3。问boss:这个usb摄像头硬件会不会升级到有颜色，而不
本文架构SIFT简介SIFT算法的实质SIFT算法的特点SIFT算法可以解决哪些问题SIFT算法的实现步骤尺度空间的获取–高斯模糊（必备知识）SIFT算法实现的第一步–尺度空间极值检测SIFT算法实现的第二步–关键点定位SIFT算法实现的第三步–关键点方向定位（方向确定）SIFT算法实现的第四步–关键点描述SIFT的缺点SIFT实现代码SIFT简介SIFT（Scale-invariant feat
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2024-03-31 15:57:00
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opencv刚接触的时候，最烦心的就是安装完后随便一编译就发现一堆的错误，所有事情甚至不能从0开始。以我学习opencv的经验，将我遇到及解决的办法整理出来给大家参考。1:安装vc62：安装opencv beta5 OpenCV beta5默认安装后，首先在安装目录找到cvaux.h并修改第1137行：CvMemStorage* storage; /*
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2024-05-14 08:28:47
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使用Qt+OpenCV自己写了一个带旋转角度的NCC灰度模板匹配算子以及它的演示软件。算子的原理是基于NCC灰度匹配。一、什么是NCC匹配1、基于Normalized cross correlation(NCC：归一化互相关)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结
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2024-01-09 20:07:50
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# Python源码实现SVD函数
在机器学习中，奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解技术。它可以将一个矩阵分解为三个其他矩阵，具有广泛的应用场景，如降维、图像压缩和推荐系统等。本文将简要探讨SVD的概念，并提供Python源代码的实现。
## 什么是SVD？
给定一个矩阵 \( A \) 的维度为 \( m \times n \
原创
2024-10-27 04:49:04
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实例一：压缩图像#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg", 0); //src是m行n列 cv::Mat result; cv::Mat tempt
原创
2022-01-25 13:54:08
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1.目录注释3rdparty：包含静止图像的解编码器的库文件和头文件apps：包含进行Haar分类器训练的工具data：包含OpenCV库及范例中用到的资源文件doc：包含生成文档所需的源文件寄辅助脚本include：包含入口头文件modules：算法模块的源代码2.modules目录注释opencv_calib3d：包含Calibration（校准）加3D的组合缩写相机标定和三维重建。基本的多视
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2024-03-12 23:25:31
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一、奇异值与特征值基础知识： 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来会谈到，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。先谈谈特征值分解吧： 1）特征值： 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将...
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2013-11-10 22:19:00
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OpenCV 3.x 与之前版本的不同
1）以C++ 风格API为主，C 风格的API 最终可能会取消。
2）C++ API 更加简洁，引入很多C++面向对象的特性
3） 算法都将继承自 cv::Algorithm 接口。
4） 模块分类细化，意义和功能明显。
源代码结构
1）3rdparty/，OpenCV 依赖的第三方库，比如：ffmpeg，jpg、
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2024-03-01 11:41:07
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因为看OpenCV源代码时候，发现自己很是吃力，所以做出如下总结，与大家分享。 接下来我给大家展示一小部分源代码：···（一定要往后看哦）···接下来主要对标记0/1/2/3几处进行详细说明
语法解析：
0：类模板 + public继承
1：typedef typename 作用
2：构造函数，参数初始化列表
3：（）重载//子类
0： template<class Op, class
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2024-04-07 08:22:19
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SVM是一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，同时还使用了一种称之为kernel trick（支持向量机的核函数）的技术进行数据的转换，然后再根据这些转换信息，在可能的输出之中找到一个最优的边界(超平面)。简单来说，就是做一些非常复杂的数据转换工作，然后根据预定义的标签或者输出进而计算出如何分离用户的数据。 
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2024-03-15 12:42:40
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分解，SVD用于PCA降维以及图像去噪与压缩等。作为一个基础算法，我们有必要将其单独拎出来在机器学习系列中进行详述。特征值与特征向量&nb
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2023-12-06 21:25:46
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的矩阵分解算法，这里对SVD原理 应用和代码实现做一个总结。3 SVD代码实现SVD>>> from numpy import *
>>> U,Sigma,VT=linalg.svd([[1,1],[7,7]])
>>> U
array
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2023-06-19 15:01:40
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对图像进行滤波平滑是数字图像处理和计算机视觉很重要的一步，滤波是什么，滤波用编程语言怎样实现的，得到的效果怎样。此处是基于Opencv滤波源码的解析，进一步加强滤波的理解，同时学习Opencv编程语言。 这里介绍了Opencv中常见的4种滤波算法函数来实现滤波，均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波。基于VS2012+Opencv2.4.4平台，新建filter-test
OpenCv学习笔记（一）OpenCv中Mat类源码的详细解读(一)(一)Mat类的引述1–自2010年以来，OpenCv的函数库一直是基于C接口构件的,因此，在最初的几个OpenCv版本中，一直使用IplImage的C语言结构体在内存中存储图像。直到今天，这仍旧出现在很多的旧版书籍中，比如经典的《Learning OpenCv》 2–对于OpenCv1.x的时代,基于C语言接口而创建的图像存储
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2024-04-09 13:00:43
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>> X = rand(5,7)
X =
0.9797 0.1365 0.6614 0.5828 0.2259 0.2091 0.5678 0.2714 0.0118 0.2844 0.4235 0.5798 0.3798 0.7942 0.2523 0.8939 0.4692 0.5155 0.7604
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2016-03-19 00:28:00
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## 了解Spark SVD
在大数据处理中，SVD（奇异值分解）是一种常用的矩阵分解技术，用于降维和特征提取。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了用于处理大规模数据集的工具和库。Spark MLlib是Spark的机器学习库，其中包含了SVD算法的实现。
### 什么是Spark SVD？
Spark SVD是通过将原始矩阵分解为三个矩阵的乘积来实现的。这三个矩阵分别
原创
2024-03-24 05:15:16
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推荐系统 SVD和SVD++算法 SVD： SVD++： 【Reference】 1、SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导 2、推荐系统——SVD/SVD++ 3、SVD++ 4、SVD++协同过滤 5、SVD与SVD++ 6、关于矩阵分解：特征值分解 svd分解 mf分解 lmf分解 pca
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2018-08-17 17:38:00
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opencv 人脸检测源码解析在opencv3.2中，objdetect模块设计了快速的目标检测方法。其特征提取使用简单的haar特征，该特征可以使用积分图的方法进行快速提取；训练过程采用经典的ad-boost增强算法可将多个简单的弱分类器构建成强分类器；目标检测或者具体的人脸检测过程中，采用级联的多个强分类器，极大加速了目标检测过程，达到实时检测目的。 本文将以人脸检测为例，详细解析openc
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2024-04-09 14:12:33
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这篇文章中，我们一起探讨了如何通过已经安装的OpenCV，选择不同的编译器类型，生成高度还原的OpenCV开发时的解决方案工程文件，欣赏OpenCV新版本中总计 六十六多万行的精妙源代码。我们可以对其源代码进行再次编译，得到二进制文件，或者修改原版官方的OpenCV代码，并编译后为自己所用，为深入理解OpenCV的开源魅力迈出了坚实的一步。一、下载安装cmake想要在Windows平台下生成Ope
