概述透视投影正交投影概述计算机显示器是一个2D平面。OpenGL渲染的3D场景必须以2D图像方式投影到计算机屏幕上。GL_PROJECTION矩阵用于该投影变换。首先，它将所有定点数据从观察坐标转换到裁减坐标。接着，这些裁减坐标通过除以w分量的方式转换到归一化设备坐标（NDC）。因此，我们需要记住一...
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2014-08-20 22:35:52
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#include"cv.h"
#include"cxcore.h"
#include"highgui.h"
#include<iostream>
#include"function.h"
CvHistogram*histogram2(IplImage*src,intHSize)//返回归一化的histogram
{
IplImage*SrcH=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
//IplImage*SrcS=cvCreateImage(cvGetSi..
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2014-08-14 17:11:29
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#include"cv.h"
#include"cxcore.h"
#include"highgui.h"
#include<iostream>
#include"function.h"
CvHistogram*histogram2(IplImage*src,intHSize,intSSize)//返回归一化的histogram
{
IplImage*SrcH=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
IplImage*SrcS=cvCreateImage(..
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2014-08-14 17:11:19
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和基于HSV的陆基移动距离相对比，这个为三维直方图程序：结论：和基于HSV的路基距离相比，效果没有HSV好代码：#include"cv.h"
#include"cxcore.h"
#include"highgui.h"
#include<iostream>
CvHistogram*histogram(IplImage*src,intBSize,intGSize,intRSize)//返回归一化..
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2014-08-14 17:09:49
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程序：HSize=30，SSize=32：比例为2.89HSize=20，SSize=20：比例为2.88HSize=50，SSize=50：比例为2.87代码：#include"cv.h"
#include"cxcore.h"
#include"highgui.h"
#include<iostream>
CvHistogram*histogram(IplImage*src,intHSize,intSSize)//返回归一化的histogram..
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2014-08-14 17:09:29
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核心函数：cvDFT程序：代码：#include"cv.h"
#include"cxcore.h"
#include"highgui.h"
#include<iostream>
intDFT2(intargc,char**argv)//离散傅里叶变换（DiscreteFourierTransform，缩写为DFT）
{
IplImage*src=cvLoadImage("e:\\picture\\4.jpg",0);
IplImage*Src32F=..
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2014-08-14 17:05:29
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一、直方图均衡化数学推导 直方图均衡化的总体思想：首先考虑连续函数并且让变量r代表待增强图像的灰度级，假设被归一化到区间[0,1]，且r=0表示黑色及r=1表示白色。然后再考虑一个离散公式并允许像素值在区间[0,L-1]内。对于连续函数而言，假设其变换函数为 s=T(r), 0=<r<...
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2014-08-12 00:27:43
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# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com#归一化块滤波import cv2import numpy as npfn="test3.jpg"myimg=cv2.imread(fn)img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COL.....
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2014-08-05 10:45:19
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应用： ① ② ③ 公式： 自适应滤波器中最重要的一个环节就是其系数的更新算法，如果不对自适应滤波器的系数更新的话，那么它就只是一个普通的FIR滤波器了。系数更新算法有很多种类，最基本、常用、简单的一种方法叫做NLMS(归一化最小均方)，让我们先来看看它的数学公式表达： 设置自适应滤波器系数h的所有...
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2014-08-02 17:53:13
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一、特征向量的归一化 首先需要明确，特征向量的归一化与特征向量的尺度归一化有本质的区别。特征向量的归一化是entrywise，也就是针对的每一个向量元素；特征向量的尺度归一化则是将向量变换到“长度”为1的空间上。 1、线性函数转换，表达式如下： y=(x-MinValue)/(MaxVal...
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2014-07-30 17:22:53
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