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RSS订阅转载 VS IDE快捷路劲表示
转载于：疯子Crazy VS IDE中常用路径 表示 $(SolutionDir) 即解决方案配置文件 xxx.sln所在的目录例如 D:\WorkSpace\CPPWorkSpace\TestDLL\ $(ProjectDir) 表示 xxx.vcxproj所在的目录 例如：D:\WorkSpace\CPPWorkSpace
2021-06-08 10:24:56
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转载 C++图像细化实现
转载于：零的博客转载是防止原博主删除，找不到，阅读请移步原博客。 图像细化细化技术：把一个平面区域简化成图的结构形状表示法骨架：一种细化结构，它是目标的重要拓扑描述，具有非常广泛的应用。在图像识别或数据压缩时，经常用细化结构。例如：在识别字符之前，往往要先对字符作细化处理，求出字符的细化结构。细化的作用：目的将图像的骨架提取出来的同时，保持图像细小部分的连通性，对被处理的图像进行细化有助于突出形状特点和减少冗余信息量。 细化算法细化算法：采取逐次去除边界的方法进行的，不能
2021-06-02 16:07:16
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转载 图像旋转
转载于：andylan_zy 一般角度旋转，我们会这样做： 先用getRotationMatrix2D()来计算二维旋转变换矩阵， 再用warpAffine()来进行仿射变换 对于需90°或-90°旋转，如果我们也这样做： Mat src = imread("E:/TestImg/t1.jpg"); Mat dst; Point center(src.cols/2,src.rows/2); //旋转中心 double angle = -90.0;
2021-04-19 10:54:53
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转载 matlab fminsearch的原理及使用
优化方法采用：Nelder–Mead算法主要用于没有办法求导数的问题的优化问题。使用：密斯特杨的知乎
2021-04-13 14:44:17
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转载 二维坐标系的转换
转载于：漠刀凡尘的博客老是忘记变换矩阵，尤其是相互转换时的符号问题，转载过来方便查看，侵删。二维坐标系的变换分为旋转变换和平移变换。一、旋转变换假设已知基坐标系XOY中的一点P（x，y），坐标原点为O，绕点O旋转θ，可以求得点P在新坐标系X'OY'中坐标值（x'，y'）,如下图所示：求解x'和y'的关键是坚持用已知的边做斜边来求解，结合上图利用三角函数可以求得：x'=x·cos(θ)+y·sin(θ)y'=y·cos(θ)-x·sin(θ)那么点P在X'OY'中的坐标值为（x',y'）。
2021-04-10 15:40:12
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转载 PCIe总线了解
转载于：若风飘茫的博客 PCIe总线概述 随着现代处理器技术的发展，在互连领域中，使用高速差分总线替代并行总线是大势所趋。与单端并行信号相比，高速差分信号可以使用更高的时钟频率，从而使用更少的信号线，完成之前需要许多单端并行数据信号才能达到的总线带宽。
2021-04-01 18:18:06
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转载 cuda中的blockIdx，threadIdx，blockDim以及gridDim的使用
转载于：DSP Tian的博客 threadIdx是一个uint3类型，表示一个线程的索引。blockIdx是一个uint3类型，表示一个线程块的索引，一个线程块中通常有多个线程。blockDim是一个dim3类型，表示线程块的大小。gridDim是一个dim3类型，表示网格的大小，一个网格中通常有多个线程块。下面这张图比较清晰的表示的几个概念的关系：cuda 通过<<< >>>符号来分配索引线程的方式，我知道的一共有15种索引方式。下面程序展示了
2021-02-23 09:40:59
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转载 线性插值
转载于：二圈妹的知乎线性插值线性插值 linear interpolation无需多言，公式：P(t) = A + (B -A)tP(t) = A(1-t) + Bt这个函数一般我们叫做lerp.template<typename T>inline T lerp(const T &lo, const T &hi, float t){ return lo * (1 - t) + hi * t; }如果门把t变成某个函数g(t)，那么线性可以变得平滑，可以变成多项式等等...
2021-02-04 14:23:51
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转载 色调映射
转载于：乐正倩彦的博客 翻看查阅了很多博文，发现了以下几篇文章，比较全面的介绍了色调映射概念及过程，我仅当一名搬运工，记录在此。 自己一直在做高动态范围图像的研究，对色调映射稍有了解，但对于二者之间的关系一直没有做过深入的研究和了解，看了这些博文，将二者联系起来了。也终于明白自己生成的高动态范围图像无法显示的原因。 一、色调映射的概念： 参考博文有： https://blog.csdn.net/LG1259
2021-01-13 10:28:04
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转载 频率泄露以及加窗原理
转载于：马尚先生一，前期回顾上期我们主要讲了快速傅里叶变换原理和实现过程中的几个小问题。对时域连续信号进行了采样，将时域连续的信号变为了离散信号并进行傅里叶变换，我们神奇的发现在频域中还是连续的谱线，PC 处理不了。在时域中选取N点，说白了就是对时域连续信号x(t) 进行N点采样，然后将N点采样信号进行周期延拓，虚拟成周期离散的信号并将其进行离散傅里叶变换，得到的频域谱图即为周期离散。整个的过程就是将采样的信号取N点进行离散傅里叶变换！那么问题来了，怎样的进行取点操作那？加窗呗，这就是本节要讲的内容，关于
2021-01-11 14:28:41
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转载 将 notepad++ 添加到鼠标右键菜单
转载于：小老虎_彪彪的博客 将 notepad++ 添加到鼠标右键菜单 打开注册表编辑器：快捷键为Windows+R，输入regedit进入注册表 在HKEY_CLASSES_ROOT*\shell目录点击右键。新建–>项，命名为Notepad++ 修改默认项的数据为【Edit With Notepad++】， 即在右
2020-12-31 14:16:12
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转载 SDRAM了解
转载于：https://blog.csdn.net/caihaitao2000/article/details/79875609 概念介绍： SDRAM：Synchronous Dynamic Random Access Memory，同步动态随机存储器。同步是指其时钟频率和CPU前端总线的系统时钟相同，并且内部命令的发送与数据的传输都以它为基准；动态是指存储阵列需要不断的刷新来保证数据不丢失；随机是指数据不是
2020-12-21 14:38:15
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转载 CRA(Cheif ray angle)
http://blog.csdn.net/sylorchen/article/details/54618874Lens CRACRA（Chief Ray Angle）：从镜头的传感器一侧，可以聚焦到像素上的光线的最大角度(镜头CRA)； Sensor CRACRA（Chief Ray Angle）：Sensor pixel上Micro Lens在保证pixel感光效能为中心80%的前提下，能纠正的最大光路角度。 CRA & ...
2020-12-04 15:26:49
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转载 DNG格式解析
Author：MaddockDate：2015.04.22转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4446828.htmlDNG格式基本概念DNG格式是在TIFF的基础上扩展出来的，要了解DNG，需要清楚TIFF, TIFF/EP, DNG,RAW之间的关系。TIFF/EPTIFF是一个灵活适应性强的文件格式。通过在文件标头中使用"标签"，它能够在一个文件中处理多幅图像和数据。标签能够标明图像的如图像大小这样...
2020-12-03 14:20:57
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原创 nmake编译libraw
编译环境：VS2019的nmakelibraw：0.20.2一、使用nmake需要首先设置nmake的环境变量，方法如下：在系统环境变量path中添加 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\bin.在系统环境变量path中添加C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio10.0\Common7\IDE.其中第一条路径是为了系统能识别到nmake命令，第二条是为了系统能识别到cl
2020-12-01 15:14:43
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转载 鱼眼镜头畸变校正模型
转载于：https://blog.csdn.net/baishuo8/article/details/81011926转载过来核心公式是乱码，还是跳到原文阅读吧。
2020-11-24 09:57:15
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转载 理解矩阵(二)
转载于:myan的博客 接着理解矩阵。 上一篇里说“矩阵是运动的描述”，到现在为止，好像大家都还没什么意见。但是我相信早晚会有数学系出身的网友来拍板转。因为运动这个概念，在数学和物理里是跟微积分联系在一起的。我们学习微积分的时候，总会有人照本宣科地告诉你，初等数学是研究常量的数学，是研究静态的数学，高等数学是变量的数学，是研究运动的数学。大家口口相传，差不多人人都知道这句话。但是真知道这句话说的是
2020-11-21 11:14:39
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转载 理解矩阵(一)
转载于：myan的博客 前不久chensh出于不可告人的目的，要充当老师，教别人线性代数。于是我被揪住就线性代数中一些务虚性的问题与他讨论了几次。很明显，chensh觉得，要让自己在讲线性代数的时候不被那位强势的学生认为是神经病，还是比较难的事情。 可怜的chensh，谁让你趟这个地雷阵？！色令智昏啊！ 线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。比如说，在全国一般工科院系教学
2020-11-21 11:02:19
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转载 相机工频闪烁现象
转载于：https://blog.csdn.net/lz0499/article/details/109343383转载为方便阅读，推荐到原文进行阅读 &n
2020-11-19 15:16:12
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转载 camera turning 基本框架
转载于：https://blog.csdn.net/lz0499/article/details/71156291建议阅读原文，转载过来只是方便自己跳转阅读。 ISP基本框架及算法介绍 ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点
2020-11-19 14:44:59
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转载 图像分割之随机游走算法
转载于：https://blog.csdn.net/broccoli_lian/article/details/79739299看了部分，没搞很明白，等有时间再看。 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载：https://blog.csdn.net/broccoli_lian/article/details/79739299 这里总结了二维random walk 算法和其在图像分割领域的应用，并列出了自己在学习过程中遇到的问题，欢迎指正和讨论。 这
2020-11-11 17:50:59
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转载 最速下降法，高斯牛顿以及LM算法的区别与联系
转载于：https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html高斯牛顿法详细叙述参考：https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html[3]计算---非线性优化 可以使用各种优化算法来进行计算，BA现在基本都是利用LM（Levenberg-Marquardt）算法并在此基础上利用BA模型的稀疏性质来进行计算的，LM算法是最速下降法（梯度下降法）和Gauss-Newton的结合体。（1）最速下
2020-11-11 16:58:49
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转载 单双目相机Matlab标定
转载于：https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/81254179 相机标定——单目标定和双目标定 1.标定目的 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为
2020-11-07 11:25:32
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转载 罗德里格斯（Rodrigues）旋转向量转旋转矩阵
转载于：https://blog.csdn.net/qq_22235957/article/details/80461290旋转向量中V的单位向量代表方向，模代表角度，通过罗德里格斯方程可以将旋转向量转换成旋转矩阵。 罗德里格斯旋转方程是从角度和向量计算出相应的旋转矩阵，这个旋转方程在很多方面有重要的应用，这里简要概述一下方程的推导过程。主要参考资料是维基百科，其实基本上就是翻译一下，自己走一遍这个推导过程，这里把链接贴出来。维基百科-罗德里格斯方程推导过程
2020-11-06 16:49:43
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转载 工业相机接口的种类
转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100984490总结一下：分为电器连接口以及机械连接口，电器连接口为传输数据用的接口有usb2.0/3.0 ，千兆网口，cameralink，1394等；机械连接口有C,CS,M等螺丝口其中Cs口通过转接环可以转C口，E就和EF等卡口其中EF卡口可以转F卡口。...
2020-11-05 15:21:25
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转载 工业相机接口之cameralink接口
转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111379890总结一下：传输速度快，稳定性好，接口体积大，传输线缆价格贵，不支持热插拔。
2020-11-05 15:11:48
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转载 工业相机的传输接口作用以及区别分析
转载于：https://blog.csdn.net/qq_45780653/article/details/108450489 工业相机的各种接口都有哪些利弊 工业相机分为模拟相机、数字相机。其中数据传输方式大致有：USB2.0、USB3.0、HDMI、WiFi、1394A、1394B、GIGE千兆网、Camera Link等多种类
2020-11-05 14:34:05
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转载 opencv相机去畸变详解
转载于：http://www.mamicode.com/info-detail-1389312.html非常棒的一篇博客，可惜原作者删除了分享，这个是在码迷上仅存的备份了，现在转载过来。 标签：图像矫正的本质，其实就是重投影的过程，即【像素坐标→物理坐标→像素坐标】的过程。只不过在重投影过程中我们可以改变投影矩阵(修改后的投影矩阵我把它称为扩展投影矩阵)从而模拟镜头缩放和平移的效果。图像矫正可通过两种方式执行，我称之为正向矫正和逆向矫正。正向矫正是通过畸变坐标算
2020-11-05 11:41:57
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原创 opencv相机标定
棋盘格角点检测findChessboardCorners参考https://www.douban.com/note/541379633/?from=tag角点亚像素精度优化cornerSubPix参考：https://www.cnblogs.com/riddick/p/8476456.html相机标定calibrateCamera参考：张正友标定法
2020-11-04 15:15:11
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转载 金字塔光流法
转载于：https://blog.csdn.net/sgfmby1994/article/details/68489944同时参考了:https://blog.csdn.net/qq_41368247/article/details/82562165 最近的一个月完成了TLD、CF、Muster等一些算法的学习和整理，由于是在word中整理，不便于再在csdn中编辑，就直接截图发上来了，尽请谅解。（其实还是我自己太懒了，不想再重新编辑一遍了...）如果csdn可以
2020-11-04 09:42:05
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转载 python 操作excel表格的方法
参考：https://blog.csdn.net/test_soy/article/details/79714858http://www.mamicode.com/info-detail-2449587.html
2020-11-03 09:25:19
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转载 python xlwt 与 xlsxwriter 模块的区别与联系
转载于：https://www.cnblogs.com/tianshu/p/6994941.html其他参考：https://www.cnblogs.com/wutaotaosin/articles/12011167.htmlhttps://www.cnblogs.com/DemiGoo/articles/12542256.html Xlwt 模块有一个bug， 就是所用样式过多的话，之后的数据将使用不了样式，相反xlsxwriter 模块 不会有此问题。 用Xlwt模块的同学们
2020-11-02 09:10:53
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转载 opencv中knnmatch的返回值，cv2.DMatch解释
转载于：https://blog.csdn.net/wphkadn/article/details/85805105 queryIdx : 查询点的索引（当前要寻找匹配结果的点在它所在图片上的索引）. trainIdx : 被查询到的点的索引（存储库中的点的在存储库上的索引） imgIdx : 有争议(常为0) DMatch
2020-10-27 15:35:48
1903
转载 色彩空间(CIE色度图，SRGB，AdobeRGB...)
色彩空间基础：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24214731色彩空间的表示和转换：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24281841
2020-10-27 10:22:14
1278
转载 hsv(hsb)，hsi的区别
转载于：https://www.moxingzu.com/a/2019-12-11/49518.htmlHSI、HSV、HSB有什么区别吗？HSB又称HSV，没有区别。HSV与HSI的区别有：1、提出者不同：HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。HSI是指一个数字图像的模型，是美国色彩学家孟塞尔（H.A.Munsell）于1915年提出的。2、参数取值不同：HSV颜
2020-10-27 09:26:32
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转载 opencv hsv(hsb)与hsl的区别
转载于：https://blog.csdn.net/u010712012/article/details/85240100 概念定义 RGB 是对机器很友好的色彩模式，但并不够人性化，因为我们对色彩的认识往往是”什么颜色？鲜艳不鲜艳？亮还是暗？”。 HSL 模式和 HSV(HSB) 都是基于 RGB 的，是作为一个更方便友好的方法
2020-10-27 09:15:58
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