Windows7 32位机上，OpenCV中配置GPU操作步骤
1、查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce 8400 GS； 2、从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装； 3、从http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit5.0，安装，并通过样本程序
VS2010下编译OpenCV2.4.6静态库
1、从 http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.3/ 下载最新的OpenCV2.4.6； 2、将OpenCV-2.4.6.0.exe存放到D:\Soft\OpenCV2.4.6文件夹下，解压到当前文件夹下，生成一个opencv文件夹； 3、下载安装CMake：http://www.cmake.org/cmake/resources/software.h
教程 | 从头开始：用Python实现随机森林算法
拥有高方差使得决策树（secision tress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging（bootstrap aggregating 的缩写）算法从训练数据的样本中建立复合模型，可以有效降低决策树的方差，但树与树之间有高度关联（并不是理想的树的状态）。 随机森林算法（Random forest algorithm）是对 baggi
OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程
最新版OpenCV2.4.7中，cv::resize函数有五种插值算法：最近邻、双线性、双三次、基于像素区域关系、兰索斯插值。下面用for循环代替cv::resize函数来说明其详细的插值实现过程，其中部分代码摘自于cv::resize函数中的源代码。 每种插值算法的前部分代码是相同的，如下： cv::MatmatSrc
OpenCV中图像旋转(warpAffine)算法的实现过程
在OpenCV中，目前并没有现成的函数直接用来实现图像旋转，它是用仿射变换函数cv::warpAffine来实现的，此函数目前支持4种插值算法，最近邻、双线性、双三次、兰索斯插值，如果传进去的参数为基于像素区域关系插值算法(INTER_AREA)，则按双线性插值。 通常使用2*3矩阵来表示仿射变换： 其
图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现
感知哈希算法(perceptual hash algorithm)，它的作用是对每张图像生成一个指纹(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。结果越接近，就说明图像越相似。 实现步骤： 1.缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同
图像相似度计算之直方图方法OpenCV实现
操作步骤： 1. 载入图像(灰度图或者彩色图)，并使其大小一致； 2. 若为彩色图，增进行颜色空间变换，从RGB转换到HSV，若为灰度图则无需变换； 3. 若为灰度图，直接计算其直方图，并进行直方图归一化； 4. 若为彩色图，则计算其彩色直方图，并进行彩色直方图归一化； 5. 使用相似度公式，如相关
OpenCV实现遍历文件夹下所有文件
OpenCV中有实现遍历文件夹下所有文件的类Directory，它里面包括3个成员函数：(1)、GetListFiles：遍历指定文件夹下的所有文件，不包括指定文件夹内的文件夹；(2)、GetListFolders：遍历指定文件夹下的所有文件夹，不包括指定文件夹下的文件；(3)、GetListFilesR：遍历指定文件夹下的所有文件，包括指
开源库Simd在vs2010中的编译及简单使用
Simd是开源的图像处理库，它提供了很多高性能的算法，这些优化算法主要由SIMD指令来实现，包括SSE、SSE2、SSSE3、SSE4.1、SSE4.2、AVX等，此库可以应用在windows/Linux 32bit/64bit等系统中。此库更新较频繁。此库的license是MIT。 下面详细介绍其在vs2010中的编译及使用： 1. 从htt
教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的线性回归
许多机器学习算法的核心是优化。优化算法用于在机器学习中为给定训练集找出合理的模型参数设置。机器学习最常见的优化算法是随机梯度下降（SGD：stochastic gradient descent）。 本教程将指导大家用 Python 实现随机梯度下降对线性回归算法的优化。通过本教程的学习，你将了解到：
VS2013中图像监视(Image Watch)插件的使用(OpenCV)
之前在vs2010中写OpenCV程序时经常用NativeViewer，安装此插件后，在调试代码时，对于cv::Mat变量，CV_TYPE类型为CV_8UC1或CV_8UC3，可以随时查看显示结果。其操作步骤为： 1. 从http://sourceforge.net/p/nativeviewer/wiki/QuickStartGuide_VS2010/下载最新版本NativeViewer，并按照
OpenCV代码提取：遍历指定目录下指定文件的实现
OpenCV 3.1之前的版本，在contrib目录下有提供遍历文件的函数，用起来比较方便。但是在最新的OpenCV 3.1版本给去除掉了。为了以后使用方便，这里将OpenCV 2.4.9中相关的函数给提取了出来，适合在Windows 64bits上使用。 directory.hpp: #ifndefFBC_CV_DIRECTORY_HPP_ #define
OpenCV代码提取：resize函数的实现
这里将OpenCV3.1中五种插值算法的代码进行了提取调整。支持N通道uchar和float类型。经测试，与OpenCV3.1结果完全一致。 实现代码resize.hpp： //fbc_cv是免费软件，并且使用与OpenCV相同的许可证 #ifndefFBC_CV_RESIZE_HPP_ #defineFBC_CV_RESIZE_HPP_ /*refer
OpenCV的代码提取：合并/拆分(merge/split)函数的实现
对OpenCV中的merge/split函数进行了实现，经测试，与OpenCV3.1结果完全一致。 merge实现代码merge.hpp： //fbc_cv是免费软件，并且使用与OpenCV相同的许可证 #ifndefFBC_CV_MERGE_HPP_ #defineFBC_CV_MERGE_HPP_ /*reference:include/opencv2/core.hpp core
OpenCV代码提取：重新映射(remap)函数的实现
图像重映射：即是把一个图像中一个位置的像素放置到另一个图像指定位置的过程。因为有时候源图像和目标图像并不总是一一对应的关系(目标图像的像素可能映射到源图像的非整数坐标上)，所以有时候会需要做插值。 描述映射过程：通过重映射来表达每个像素的位置(x,y)：g(x,y) = f(h(x,y
入门级解读：小白也能看懂的TensorFlow介绍
作者：Soon Hin Khor 机器之心编译 参与：Jane W、邵明、微胖 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的Part 3 和 Part4，自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。在之前发布的前两部分介绍中，作者谈到单一特征问题的线性回归问题以
OpenCV代码提取：warpAffine函数的实现
仿射变换(affine transformation),又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间.它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的平直性(straightness，即变换后直线还是直线不会打弯，圆弧还是圆弧)和平行性(parallelness，保
初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？（附练习题）
选自Technica Curiosa 作者：Nishant Shukla 机器之心编译 参与：Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者，从事研究赢咖4机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者，以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还
回归,分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点(附Python和R实现
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机
OpenCV的代码提取：旋转(rotate)函数的实现
OpenCV中并没有直接提供实现rotate的函数，这里通过getRotationMatrix2D和warpAffine函数实现rotate，并增加了一个crop参数，用来判断是否进行crop。目前支持uchar和float两种类型，经测试，与OpenCV3.1结果完全一致。 实现代码rotate.hpp： //fbc_cv是免费软件，并且使用与OpenCV相同的
OpenCV的代码提取：warpPerspective函数的实现
对于透视变换，您需要一个3x3的变换矩阵。即使在转型后，直线也保持直线。要找到此转换矩阵，您需要输入图像上的4点和输出图像上的对应点。在这4点中，其中3个不应该共线。 透视变换（透视变换）是将图像投影到一个新的视平面，也称为投影映射。 公式：dst(x,y) = src((M11x+M12y+M13)/(M31x
使计算机查看与SimpleCV - 视觉的开源框架
起初，这篇文章似乎有点超出了标准类型的人类增强的范围，或者你可能读到的奇异性文章，因为它是一个比现代时代更适用于未来时态。许多人设想具有不同结果的奇点，一些人认为人类将与机器合并，或者可能用超级病毒破坏自己，但直到它发生，然后所有这些仅仅是基于智能假设的预测。说实话，我不知
OpenCV代码提取：扩张(dilate)函数的实现
形态操作：基于形状处理图像的一组操作。形态操作将结构元素应用于输入图像并生成输出图像。 最基本的形态作用是两种：侵蚀和扩张。它们有广泛的用途，即： （1），消除噪音。 （2），隔离单个元素并连接图像中的不同元素。 （3），寻找图像中的强度凸块或孔。 数学形态学可以理解为一种滤波行为，因此也
OpenCV代码提取：erode函数的实现
形态操作：基于形状处理图像的一组操作。形态操作将结构元素应用于输入图像并生成输出图像。 最基本的形态作用是两种：侵蚀和扩张。它们有广泛的用途，即： （1），消除噪音。 （2），隔离单个元素并连接图像中的不同元素。 （3），寻找图像中的强度凸块或孔。 数学形态学可以理解为一种滤波行为，因此也
OpenCV代码提取：morphologyEx函数的实现
形态操作：基于形状处理图像的一组操作。形态操作将结构元素应用于输入图像并生成输出图像。 最基本的形态作用是两种：侵蚀和扩张。它们有广泛的用途，即： （1），消除噪音。 （2），隔离单个元素并连接图像中的不同元素。 （3），寻找图像中的强度凸块或孔。 数学形态学可以理解为一种滤波行为，因此
