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王小二的博客

勤俭以修身,淡泊以明志

 
 
 
 
 
 
FinalData 2.0.1.1028 企业版
FinalData 可以回收在 Windows 95/98/ME/2K/XP 中被误删的
文件。它还可以恢复你的数据,主引导记录(MBR),引导扇区,
FAT。它能找回其他类似工具所找不到的,安全,快速,专业!

汉化方法:
1。请先安装原英文软件。
2。退出 FinalData 2.0.1.1028 企业版应用程序!
3。解压缩后运行汉化包,填入你的安装目录进行汉化。

作者  | 2014-2-17 19:55:29 | 阅读(152) |评论(0) | 阅读全文>>

[转]背景建模(三)——以像素值为特征的方法(2)

2013-5-1 16:55:15 阅读142 评论0 12013/05 May1

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-571816.html

上一篇介绍混合高斯模型(GMM)http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wxyz.html
不过还有几篇比较经典是在GMM上的改进:
1.An Improved Adaptive Background Mixture Model for Realtime Tracking

作者  | 2013-5-1 16:55:15 | 阅读(142) |评论(0) | 阅读全文>>

[转]背景建模(二)——以像素值为特征的方法(1)

2013-5-1 16:52:44 阅读227 评论0 12013/05 May1

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-571489.html

前面通过一篇CVPR2011年对背景建模方法评估的文章算是引出一个关于背景建模概述,博客地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wwg7.html
后面几篇打算详细介绍一些背景建模近年来的方法,首先介绍一些以像素值为特征的方法。
混合高斯模型(GMM)当属这种方法中经典中的经典,文章题目:Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking 发表在CVPR1999年,并在2009年的CVPR上获得Longuet-Higgins Prize,以google学术上显示他引率:3196次。

混合高斯模型使用K(基本为3到5个)

作者  | 2013-5-1 16:52:44 | 阅读(227) |评论(0) | 阅读全文>>

[转]背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques

2013-5-1 16:51:01 阅读157 评论0 12013/05 May1

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-571072.html

以前做过一些关于背景建模,运动目标检测的工作,打算进行一下小结,那么就先从这篇CVPR2011这篇评测的文章说起吧。Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance (PDF)
Sebastian Brutzer, Benjamin Hoeferlin (University of Stuttgart), Gunther Heidemann (University of Stuttgart)
这篇文章的项目主页:

作者  | 2013-5-1 16:51:01 | 阅读(157) |评论(0) | 阅读全文>>

【转】cvCloneImage()内存泄漏解决方法, cvCloneImage()和cvCopy()的区别

   cvCloneImage()每次使用时编译器会分配新的内存空间,不会覆盖以前的内容,所以如果在循环中使用内存会迅速减小,每次用完都需要用cvRelease来释放。

作者  | 2013-4-22 14:43:43 | 阅读(158) |评论(0) | 阅读全文>>

opencv总结

2013-4-22 14:23:45 阅读158 评论0 222013/04 Apr22

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101eh0h.html

1.  得到Mat类型img的size,可以使用函数img.size(),注意这里有括号。但是在需得到img的行和列时,不需要使用括号,即使用img.rows和img.cols. 

2. 已经定义好了img为Mat型,但是没有初始化,在后面程序的任何一个位置可以使用下面的代码初始化img,比如img=Mat(***1,***2),其中***1是矩形区域的大小,***2是数组内数据类型。 

3. 在o

作者  | 2013-4-22 14:23:45 | 阅读(158) |评论(0) | 阅读全文>>

牛人主页(主页有很多论文代码)

2013-4-22 14:20:24 阅读412 评论0 222013/04 Apr22

[转自]:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6833a4df01012bcf.html

牛人主页(主页有很多论文代码)
Serge Belongie at UC San Diego
Antonio Torralba at MIT
Alexei Ffros at CMU
Ce Liu at Microsoft Research New England

作者  | 2013-4-22 14:20:24 | 阅读(412) |评论(0) | 阅读全文>>

OpenCV的Mat IplImage CvMat

2013-4-22 11:47:57 阅读307 评论0 222013/04 Apr22

[转自]:http://www.cnblogs.com/jeffery-zou/archive/2012/03/28/2421462.html

在C++接口中许多都是适用Mat object,这些Objects可以随便向IplImage和CvMat通过简单的赋值进行转换,例如:

Mat  I;

IplImage  pI = I;

CvMat  mI  = I;

如果想进行指针转换会稍微复杂一点,需要调用IplImage和CvMat运算符得到指针,为了得到指针需要使用&符号:

Mat  I;

IplImage*  pI = &I.operator IplImage();

作者  | 2013-4-22 11:47:57 | 阅读(307) |评论(0) | 阅读全文>>

前言

  在图像处理过程中,经常会遇到这样一部分图像,图像的整体部分如果人来看的话一眼就能看出,但是它的内部由于有各种小缺口,导致断开了,这样在计算机“眼”里就被认为是断开的,为了使图像达到适应人眼的感觉,需要将这些缺口和断开的口给连接上去,这就需要用到计算机图形学中的连通域处理技术。本文给出一个简单的连通域处理函数,当然这个函数是来自OpenCV著名教程Learning OpenCV中,只不过它的接口是基于c版本的OpenCV,而

作者  | 2013-4-19 15:13:01 | 阅读(173) |评论(0) | 阅读全文>>

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