原创 android設備調用usb外置攝像頭方法及案例

android調用內置攝像頭的方法相對比較簡單,參考實例也比較多,但是針對調用外置攝像頭的方法介紹比較少,本篇對現有的 資料進行彙總,並給出相關案例如下: https://blog.csdn.net/fengshiguang2012/ar

原创 給android app添加註冊機功能

項目中,需要給開發的軟件添加註冊功能,使得經過添加正確的註冊碼後方能使用軟件。我的思路是:使用安卓設備的機器碼作爲唯一識別碼,另外添加特定規則的祕鑰,使得最終得到的註冊碼具有有效期,過期無效。實現效果如下: (1)打開app,出現的畫面爲

原创 android for opencv (2)byte[] ,Bitmap 與 Mat 類型轉換

(一) byte[] 轉換爲Mat,Mat 轉 byte[] public Mat byteAndMat(Mat image) { int width = image.cols(); int height = image.row

原创 Android for opencv(1)android使用opencv讀寫 圖片,操作像素

由於項目需要,最近學習了一下android裏配置及使用opencv進行圖像處理的相關操作,總結一下~ 我配置opencv的方法是參照了android調用usb攝像頭這個開源項目,具體配置請參照,我主要總結一下android裏使用openc

原创 matlab函數imfilter和 opencv中filter2D函數的對應關係

在項目中遇到的matlab代碼中的圖像濾波函數,需要在opencv中去實現。關於怎麼去轉換,我主要參考的如下兩篇 : (1)https://blog.csdn.net/hust_sheng/article/details/79313503

原创 SVN“Previous operation has not finished; run 'cleanup' if it was interrupted”錯誤修復方法

項目中使用SVN,由於在兩臺電腦上操作使用,結果遇到了標題所述的錯誤,其他不表,說一下解決辦法:Svn的operation存放在“work queue’“裏面,而“work queue’內嵌在數據庫wc.db的work_queue表中。

原创 手機雙攝像頭原理及產業解析

前記:本篇是對手機雙攝原理及應用現狀,未來佈局的彙總。 爲什麼會出現雙攝像頭手機? 智能手機市場一直都是羣雄爭霸,競爭非常激烈。隨着時代的發展,各大手機廠商的競爭焦點從以前的硬件軍備競賽逐漸延伸到影音娛樂領域,尤其越來越注重手機的拍照性

原创 圖像處理中項目代碼合集,包括特徵提取-圖像分割-分類-匹配-降噪等等

       這幾天在研究血管增強與分割,發現一個比較全面的圖像處理方面的項目集合,裏面涵蓋了特徵提取、圖像分割、圖像分類、圖像匹配、圖像降噪,光流法等等方面的項目和代碼集合,項目是2012年之前的,但是涵蓋比較基礎的原理知識,用到的時候

原创 tensorflow學習筆記(4)softmax分類和簡單神經網絡比較

在《斯坦福大學深度學習公開課cs231n學習筆記(9)softmax分類和神經網絡分類代碼實現》中使用python/numpy實現softmax分類和簡單的兩層神經網絡結構。本篇使用TensorFlow替代numpy實現softmax分類

原创 eigen與opencv矩陣轉換,eigen與matlab函數比照

近期,項目需要,學習使用eigen矩陣庫,鏈接時eigen的主頁,發現相關中文資料比較少,今天寫下使用心得~ eigen配置(windows vs系列): eigen的配置很簡單,下載解壓後,在VC++目錄下的包含目錄中,將eigen的路

原创 3D視覺(一)三維數學基礎教程和SLAM

(一)隨着視覺技術的發展,三維可視化技術受到越來越多的重視和研究,這裏羅列一點經典的三維視覺數學書籍: 《3D數學基礎:圖形與遊戲開發》 Yi Ma的《An Invitation to 3D vision》 基於該書的課程 《Mul

原创 支持向量機(SVM)通俗易懂的講解

作者:July 。致謝:pluskid、白石、JerryLead。 轉自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 前言     動筆寫這個支持向量機(support v

原创 機器學習and深度學習學習資料

你可能經常聽到周邊人說:機器學習,深度學習,機器視覺等詞彙,也瀏覽過一些介紹性質的文章,對這些概念有了大概的認知;或許你也會有深入研究的衝動,歡迎入坑,整理一下入坑的準備工作 ~_~ 機器學習部分: 先列個書單: 《機器學習--周志華》

原创 tensorflow學習筆記(3)梯度下降法進行曲線擬合和線性迴歸

實例1: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 模擬生成100對數據對, 對應的函數爲

原创 稀疏矩陣與 spdiags函數圖解

轉自:http://yishouce.com/matlab/func/spdiags spdiags Extract and create sparse band and diagonal matrices Syntax