OpenCV3的数据类型比较多，主要分为：基本数据类型(basic data types): 包括c++对应的基础类，如int、float等；简单的容器、数组和矩阵类；简单的例如点、矩形、尺寸等的几何概念类。帮助类(helper objects)： 这一类表示一些抽象的概念。例如碎片处理的点类、切片使用的范围类、终止条件类等。大型数组类(large array types)： 这一类通常包...

Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个节点都是计算图上的一个Tensor张量，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。Tensorflow的关键优势并不在于提供多少的深度神经网络模型，函数或方法，关键的问题是很多神经网络模型从理论上存在，但在...

      背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法，还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差分法相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧...

opencv实现了一部分通过模板与目标图像进行寻找最佳匹配的方面matchTemplat();这个方法网上有很多讲解，基本思想是将模板图像在目标图像上滑动逐一对比，通过统计的基本方法进行匹配，比如方差检验，相关性检验等方法来寻找最佳匹配；void cv::matchTemplate(cv::InputArray image, // 用于搜索的输入图像, 8U 或 32F, ...

1. 多边形逼近approxPolyDP当需要对图像进行形状分析时，需要使用多边形逼近一个轮廓，使得顶点数目变少，算法原理比较简单，核心就是不断找多边形最远的点加入形成新的多边形，直到最短距离小于指定的精度。OpenCV里面用函数approxPolyDP()实现。approxPolyDP()用另一条顶点较少的曲线来逼近一条曲线或者一个多边形，这样两条曲线之间的距离小于或等于指定的精度。...

SolvePnPbool solvePnP( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints,                            InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,                            OutputArray rvec, Out...

一、特征脸特征脸EigenFace从思想上其实挺简单。就相当于把人脸从像素空间变换到另一个空间，在另一个空间中做相似性的计算。这么说，其实图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，将所有的图像变换到这个子空间上，然后再在这个子空间上衡量相似性或者进行分类学习。通过变换到另一个空间，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会距离比较远，因为图像各...

SURFSURF（Speeded Up Robust Features）是对SIFT的一种改进，主要特点是快速。SURF与SIFT主要有以下几点不同处理：1、 SIFT在构造DOG金字塔以及求DOG局部空间极值比较耗时，SURF的改进是使用Hessian矩阵变换图像，极值的检测只需计算Hessian矩阵行列式，作为进一步优化，使用一个简单的方程可以求出Hessian行列式近似值...

      从摄像机成像畸变的产生于是其“天生”的，不可避免的，这主要是由于透镜成像原理导致的。其畸变的原理可以参考相机模型）。它的畸变按照原理可以分解为切向畸变和径向畸变。 畸变校正opencv提供了可以直接使用的矫正算法，即通过calibrate Camera()得到的畸变系数，生成矫正后的图像。我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通过initUndistort...

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是标准卡尔曼滤波在非线性情形下的一种扩展形式，EKF算法是将非线性函数进行泰勒展开，省略高阶项，保留展开项的一阶项，以此来实现非线性函数线性化，最后通过卡尔曼滤波算法近似计算系统的状态估计值和方差估计值,对信号进行滤波。泰勒级数展开泰勒级数展开是将一个在处具有阶导数的函数，利用关于的次多项式逼近函数值的方法。若函数在包含的某个闭