[R] hist

特征提取函数: int _sift_features( IplImage* img, struct feature** feat, int intvls, double sigma, double contr_thr, int curv_thr, int img_dbl, int descr_width, int descr_hist_bins ) { IplImage* init_img; IplImage*** gauss_pyr, *** dog_pyr; CvMemStorage* st

因为在前两天的学习中发现.在opencv环境中跑动sift特征点提取还是比较困难的. 所以在此,进行记述. 遇到的问题分别有,csdn不愿意花费积分.配置gtk困难.教程海量然而能跑者鲜.描述不详尽等. [然后我却是发现这个borwhess实在是不知道叫先生何名为好.] 话归正题. 以下跑动具体过程: 首先去: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493 发现main.cpp 也就是:检测sift的部分. 这个回头慢慢凿.先跑起来:

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28913101 简介 SIFT特征描述子是David G. Lowe 在2004年的ijcv会议上发表的论文中提出来的,论文名为<<Distinctive Image Featuresfrom Scale-Invariant Keypoints>>.这是一个很强大的算法,主要用于图像配准和物体识别等领域,但是其计算量相比也比较大,性价

前段时间在做三维测量方面的研究,需要得到物体表面三维数据,sift算法是立体匹配中的经典算法,下面是对RobHess的SIFT源代码的注释.部分内容参考网上,在这里向各位大神表示感谢! http://write.blog.csdn.net/postedit/46620015 /*头文件*/ #ifndef SIFT_H #define SIFT_H #include "cxcore.h" /******************************** Structures ****

近几年开始流行信息图,用创意的图形.图案来表达看法和意见. 虽然数据科学家处理的信息,不一定要像杂志上那么吸引人,但是应该至少达到PPT演示的地步. 最好就是用图形化得方式,将分析结果呈现给用户,俗话说一图胜千言嘛 Data Visualization Data Exploration in R (Hist, Boxplot etc)                   使用R进行数据研究(Hist绘制直方图,Boxplot绘制盒图) Uni, Bi & Multivariate Viz    

一. SIFT算法 1.算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法.它用来侦测与描述影像中的局部性特征, 它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比对. 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT特征是基于物体上的一些

生成x为0~1区间内10000个动态点 box on;axis([0 1 0 100]);hold onm=0;a=0;b=1;for i=1:100x = a + (b-a).*rand(100,1);m=m+1;y=log(x);plot(x,m,'r.')pause(0.01)frame=getframe(gcf);imind=frame2im(frame);[imind,cm] = rgb2ind(imind,256);if i==1imwrite(imind,cm,'1234.gif'

1.创建高斯金字塔第-1组 1.1.将源图片转成灰度图 void ConvertToGray(const Mat& src, Mat& dst) { cv::Size size = src.size(); if (dst.empty()) dst.create(size, CV_64F); //[1]利用Mat类的成员函数创建Mat容器 uchar* srcData = src.data; //[2]指向存储所有像素值的矩阵的数据区域 pixel_t* dstData = (pixel_t

简单直方图 a<-rnorm(1000) hist(a) 参考:R语言实战 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhyoulun/article/details/46434051