D*算法(Dynamic A Star)符号及函数说明Openlist是一个可以用来做广度优先搜索的队列节点state的标识tag分为三类：没有加入过open表的（new）、在open表的（open）、曾经在open表但现在已经被移走的（closed）。每个节点到终点G的代价为h，两个节点（state）之间的开销为C（X,Y），X到终点的代价h为上一个节点（父节点）Y到终点的代价+X和Y之间的开销

从DFS和BFS开始的路径搜索

突然发现Ubuntu连不上网络，右上角也没有网络图标；打开终端，运行命令：更改打开的文件里的内容：将 NetworkingEnabled=false 改为 NetworkingEnabled=true保存退出后，在终端运行命令：好啦，右上角出现网络图标，有网络了~...

源码位于opencv-2.4.9\modules\ocl\src\kmeans.cpp主要就是两个函数，一个是中心点选取法：The Advantages of Careful Seeding，另一个是kmeans算法generateCentersPP函数对应于k-means++的中心点初始化引入随机化，下一个被选为中心点的样本不是固定的，而是一个概率值，这个概率值正比于“整体最小距离“。/*k-m

1、贝叶斯决假设对于测试样本xxx，共有mmm中类别可能 {w1,⋯,wm}\{ w_1 , ⋯, w _m\}{w1​,⋯,wm​}，则判断样本类别的贝叶斯决策是:max⁡{p(w1∣x),p(w2∣x),⋯ ,p(wm∣x)}\max \{ p({w_1}\left| x \right.),p({w_2}\left| x \right.), \cdots ,p({w_m}\left| x \r

LBP特征LBP特征呢网上比较多，就不多说了，就是邻域像素和中心点像素比较，二值化后排列成8位，将这8位组合成一个unsigned char变量，就是该中心点处的LBP特征，对每个点执行该运算，则形成一幅LBP图。LBP等价模式由于LBP取值范围是【0–255】，特征太多，所以抽取其中的等价模式，一共59个。抽取方式就是循环一圈，计算跳变次数，按跳变次数将LPB特征分为两类：1、跳变次数不超过2次

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VScode编辑器安装VScode本质上是一个文本编辑器，其他东西都需要你自己配置和安装首先，去下载对应的系统版本：https://code.visualstudio.com/这里我用windows版本，然后直接安装就可以，没什么要注意C++语言工具安装C++编译器安装自己去下载一个MinGW：http://mingw-w64.org/doku.php/download下完一路安装即可：然后配置一

使用的时候，可以参考他们的教程和demo，建议先看教程，上面有架构说明。一个可以免操作系统的机器视觉库，由c语言编写可以跑在单片机上。需要移植其他平台，有问题可以去他们的qq群里找技术支持。不过使用完渲染器需要手动销毁渲染器。

MeanShift聚类又称均值漂移算法，首先需要一个迭代半径r，相似阈值T对每个数据，作为一个新类，从其位置半径r内，选择满足相似条件的数据，放到一个表中。计算表内数据的位置均值，数据均值，将新的位置和均值作为该类的特征，重新计算满足相似条件的数据，不断迭代直到收敛。相当于数据有两个相似条件，一个位置相似条件r，一个数据相似条件T。K-Means聚类该方法被称为k均值，首先需要选定k个聚类中心。对