一 实验介绍 图像拼接是指将拍摄到的的具有重叠区域的的若干图像拼接成一张无缝全景图, 使得在获得大视 角的同时确保了图像具有很高的分辨率的技术。一个例子如下，输入三张具有重叠区域的图像： 拼接的结果为： 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示，首先对输入图像提取鲁棒的特征点，并根据特征 ...
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2020-12-29 11:23:21
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背景： 使用网络摄像头的视频流，完成机柜的全景拼接。 方案： 考虑过图像融合的方式（stitch），因为特征点不明显，效果不好。 原本采用按帧拼像素的方式，但是会影响其他任务，且适应性差，如果有停留就会拖影。 在上述基础上进行优化，加入模板匹配。 考虑到是公司项目，暂不开源，仅作方案分享。 效果图： ...
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2020-12-22 12:25:28
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【SVM最后一课】详解烧脑的SupportVectorRegression1KernelRidgeRegression首先回顾一下上节课介绍的RepresenterTheorem，对于任何包含正则项的L2-regularizedlinearmodel，它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式，因此，也就能引入kernel技巧，将模型kernelized化。我们先把KernelRidgeRegre
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2020-12-22 11:44:23
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一文详解SVM的Soft-Margin机制Hard-MarginSVM，必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换，甚至造成过拟合。本文将介绍一种Soft-MarginSVM，目的是让分类错误的点越少越好，而不是必须将所有点分类正确，也就是允许有noise存在。这种做法很大程度上不会使模型过于复杂，不会造成过拟合，而且分类效果是令人满意的。——前言1MotivationandP
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2020-12-22 11:43:20
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本文来自读者yiweiwang的原创投稿，经授权发布。phray.zhang@gmail.com(email/邮件，whatsapp,linkedin)微博：cloudsdockerCV(ComputerVision)最近在研究CV的一些开源库(OpenCV)，有一个体会就是在此领域，除了一些非常学术的机器学习,深度学习等概念外，其实还有一些很有趣的现实的应用场景。比如之前很流行的微软的https
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2020-12-18 12:18:10
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numpy ravel()、flatten()、squeeze() 都有将多维数组转换为一维数组的功能。 ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本 flatten()：返回源数据的副本 squeeze()：只能对维数为1的维度降维 ...
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2020-12-15 12:20:31
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ldd list dynamic dependencies 列出动态依赖关系 使用方法例： $ ldd darknet linux-vdso.so.1 => (0x00007ffe1c956000) libopencv_highgui.so.3.4 => /usr/local/lib/libopen ...
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2020-12-14 13:48:10
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public void myOPENCV_value_int() { myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 0] = 11;//颜色空间转换 参数一 转换标识符 myOPENCV_value[(int)myOPENCV.cvt_color, 1] = 0;/ ...
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2020-12-14 13:43:12
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尝试使用libtiff将一个16位的灰度tif图像转为OpenCV中对应的Mat格式并显示出来，参考代码如下： 1 void tiff_test() 2 { 3 libtiff::TIFF *image; 4 uint32_t width = 0, height = 0; 5 uint16_t nc ...
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2020-12-11 12:12:04
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OpenCV-颜色通道的分离、合并 颜色通道的分离：split() c++: void split(const mat& src, mat* mvbegin); c++: void split(inputarray m, outputarrayofarrays mv); 第一个参数，inputarr ...
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2020-12-09 11:55:02
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