原创 編譯使用opencv庫的android程序

編譯使用opencv庫的android程序 上一篇介紹了交叉編譯opencv爲適合android使用的庫,現在需要編寫測試程序,使用opencv進行處理。 由於對cmake還不熟悉,直接使用mk文件來編寫(其實mk文件也不是很熟。

原创 opencv 3.0.0 測試lbp效果

opencv 3.0.0 測試lbp效果 參考資料: http://www.bytefish.de/blog/local_binary_patterns/ lbp從原理上來說,是相對比較好理解的,但是後面怎麼使用,還沒有弄明白,

原创 fft的一些知識準備

記錄一下: http://stackoverflow.com/questions/3224823/how-exactly-do-you-compute-the-fast-fourier-transform http://blo

原创 osm數據,osrm-backend,osrm-frontend的使用

1、osrm-backend與osrm-frontend的配合使用: 1)通過準備好的osrm文件作爲參數,啓動osrm-routed服務; 2)啓動fronted服務,如果是docker啓動,指定backend爲自己機器的服務

原创 小程序報converting circular structure to json

在代碼裏有console.log(this)的情況,在微信開發者工具中不會有這個錯,但是在android中有問題。 https://blog.csdn.net/rolan1993/article/details/80431569

原创 b-spline學習-係數計算及程序實踐

內容 b-spline的學習網址 學習理解 現成的代碼 動手翻譯係數計算函數 用opencv圖形驗證效果 b-spline的學習網址 對b-spline的介紹網址: http://www.qiujiawei.com/b-spline

原创 bounding box的迴歸原理學習——yoloV2

yolo v1的關於box的變化之處 yolov2相對有yolov1來說,重點提了以下改進: 1、增加了bn等圖像預處理,按照論文是對mAP有2%的提升作用。按照斯坦福大學的cs231n的教程的說法,圖像預處理中,Bn是推薦要做的。

原创 Hikey 970 使用記錄——設備基本使用

購買該設備的主要目的是使用其npu的功能,目前只有android系統下華爲提供了使用npu的中間庫,所以目前在此係統進行測試。 1、燒錄系統按照教程就行了,很簡單。 2、接入電腦,進行調試 1)配置android開發環境 下載and

原创 微信小程序掃描二維碼、小程序碼進入並獲得攜帶參數

一、生成二維碼 1、獲取appid,appsecret,利用工具: https://mp.weixin.qq.com/debug/ 獲取access_token 2、利用接口產生二維碼 https://developers.we

原创 判斷findcontour找到的旋轉矩形是否包含某個點的方法

利用pointPolygonTest的方法,具體: 將findcontour得到的rotated_rect的四個頂點,組成vector,作爲輸入的第一個參數,把待測試的點作爲第二個參數。 bool containPt(Point2f &

原创 RANSAC 算法學習與測試

RANSAC算法簡介 RANSAC是隨機抽樣一致性算法的簡稱。作用是在一系列數據點中,找出與期望的數學模型最接近的數據。 在找的時候,先隨機抽取若干數據,這些數據足夠用來擬合期望的數學模型;用初始數據得到了初始的數學模型後,用這個數學模

原创 Multi view Geometry in Compution Vision 學習筆記 第二章(1)

2017-11-20 23:28 geometric 與 algebraic 區別? 參考https://www.zhihu.com/question/40801339/answer/88292295 A significant adv

原创 將rotated_rect旋轉到正矩形的方法記錄

1、直接使用 cv::getRotationMatrix2D() 2、將四個頂點旋轉角度 基本原理參考:這裏寫鏈接內容 1)先平移到center 2)進行旋轉 3)重新加上偏移量 double

原创 bounding box迴歸的原理學習——yoloV1

參考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464 http://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/77530948 http://blog.csdn

原创 caffe accuracy層以及blob的梳理

基礎概念 blob的reshape reshape接收的是一個vector的參數,目的是要給這個blob分配相應的內存空間。這個vector參數,表示了不同的維度,一般就是N*C*H*W,如[0]表示N,[1]表示C,等。 直觀的解析就