最近因项目需要，得把OpenCV捡起来，登录OpenCV官网，竟然发现release了4.0.0-beata版本，所以借此机会，查阅资料，了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程，形成了以下几点认识：
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
OpenCV提供了cv2.createStitcher (OpenCV 3.x) 和 cv2.Stitcher_create(OpenCV 4) 这个拼接函数接口，对于其背后的算法，尚未可知(该函数接口是调用其它的C语言进行实现)，查阅官方文档，并未找到完全对应上的内容。因此，下文主要偏向于实践。
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法，根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug，导致surf算法无法使用，会抛出如下异常：
海面漂浮物垃圾识别检测算法通过yolo系列网络框架模型算法，海面漂浮物垃圾识别检测算法一旦识别到海面的漂浮物垃圾，海面漂浮物垃圾识别检测算法立即发出预警信号。海面漂浮物垃圾识别检测算法目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别
double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点，默认值在
K-Means聚类 前面几章我们介绍了监督学习，包括从带标签的数据中学习的回归和分类算法。本章，我们讨论无监督学习算法，聚类（clustering）。聚类是用于找出不带标签数据的相似性的算法。我们将介绍K-Means聚类思想，解决一个图像压缩问题，然后对算法的效果进行评估。最后，我们把聚类和分类算法组合起来，解决一个半监督学习问题。 在第一章，机器学习基础中，我们介绍过非监督学习的目的是从不带标签的训练数据中挖掘隐含的关系。聚类，或称为聚类分析（cluster analysis）是一种分组观察的方法，将更具
SIFT （尺度不变特征变换）和 SURF （加速稳健特征）是图像处理中常用的特征描述算法，用于提取图像中的关键点和生成对应的特征描述子。这些算法具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特点，适用于图像匹配、目标识别和三维重建等应用。本文将以 SIFT 和 SURF 特征描述为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行特征提取的基本原理、步骤和实例。
stevenmiao(苗捷)，2016年7月博士毕业于华南理工大学，应届毕业加入TEG信息安全部。八年计算机视觉算法经验，博士期间主要研究面向视频的特征提取和内容识别算法。入职以来主要负责部门内基于大规模图像和视频检索、匹配的恶意内容过滤算法。 一、引言 图片相似性匹配，即对比两张图片的相似程度，可以用于图片搜索、聚类、版权保护、恶意图片过滤等应用。本文主要介绍用于图片相似性匹配的特征各类特征提取方法。对于图片的相似性匹配，可根据匹配的形式分为四个层次，分别概括如下： 1.像素级别相似：两张图片每个对应
例如以下两个相似证件的模板，若以其中一幅图像为模板，并给出相应的位置，可以给出其他相似图像进行定位相对应的位置，如下图所示，其中除了标题和样式一样，内容确是不同的，这个时候就可以利用SURF进行特征点
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
Surf算法的原理
当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
ORB>ORB(1000)>BRISK>BRISK(1000)>SURF(64D) >SURF(128D)>AKAZE>SIFT>KAZE
很多人对学习C语言感到无从下手，经常问我同一个问题：究竟怎样学习C语言？我是一个高级编程师，已经开发了很多年的程序，和很多刚刚起步的人一样，学习的第一个计算机语言就是C语言。经过这些年的开发，我深深的体会到C语言对于一个程序设计人员多么的重要，如果不懂C语言，你想写底层程序这几乎听起来很可笑，不懂C语言，你想写出优秀高效的程序这简直就是天方夜谭。
C语言学习视频 C语言学习资源200G C语言基础 C语言学习路线 C语言入门笔记 初识C语言 简单的C程序示例 我们编写的C代码是怎样跑起来的？ 简单示例，VS2019调试C语言程序 C语言基础-数据类型 深入理解变量，变量的声明，定义，解析static的作用 C 语言未初始化的局部变量是多少？ C语言中算法的基本特性和表达方式 C语言中的输入输出函数 C语言基础：循环控制语句 C语言基础：条件控制语句 C语言基础：控制语句示例 为什么程序员都不喜欢使用 switch ，而是大量的 if……else if
图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。总体来说，Sift算子具有以下特性： Sift特征是图像的局部特征，对平移
C 语言是一种通用的高级语言，最初是由丹尼斯·里奇在贝尔实验室为开发 UNIX 操作系统而设计的。C 语言最开始是于 1972 年在 DEC PDP-11 计算机上被首次实现。在 1978 年，布莱恩·柯林汉（Brian Kernighan）和丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）制作了 C 的第一个公开可用的描述，现在被称为 K&R 标准。UNIX 操作系统，C编译器，和几乎所有的 UNIX 应用程序都是用 C 语言编写的。由于各种原因，C 语言现在已经成为一种广泛使用的专业语言。
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：
（1）首先理解meshgrid的原理和用法。简单地说，就是产生Oxy平面的网格坐标。
公众号设立以来，很多同学都在问如何入门、提高，以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下，由于每个人的性格、学习习惯都不一样，不能针对个人情况来推荐，所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
(1)有穷性：一个算法必须总是(对任何合法的输入值)在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
在计算机科学领域中，算法的设计和实现是非常重要的。而在大量的算法中，Chameleon算法以其独特的特点和应用广泛受到了研究者们的关注。本文将围绕Chameleon算法的C语言实现及其代码解析展开，通过具体的示例来解释其原理和应用。
C语言是所有高级语言的前辈，C++，C#，Java ，都是由C语言演变过来的，包括现在很火的python，第一个Python编译器诞生，它是用C语言实现的。
接下来会陆续介绍各自编程语言和各个领域的学习建议，本文先讲C语言。 1、C语言适合当第一门编程语言学习 、C语言语法相对简单，但又比较完整和严谨，包含该有的各种元素。学完C语言语法，要学习其它编程语言就很容易了。 、C语言接近底层，可以了解内存和计算机的基本原理。 、许多基础课程比如算法与数据结构教材都是以C语言为例子的，特别是中国版的书籍。 如果你是大一刚开始学习编程，建议选择C语言做入门。 2、C语言学习的步骤 学习语法和基础算法 ---> 了解C语言应用领域 ---> 确定是否从事C语言相关
2017年12月24日 20:45:32 lzr_jead 阅读数：166
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。
中国大多数程序员的职业生涯是从C语言开始的，我们大多数人接触编程是从大学开始的，C语言几乎是中国大学计算机专业的标准语言。但是我们在大学除了学习C语言外,其它语言如C/C++/java基本都学一边。小编不得不说这就是中国大学的特色啊。我们学了那么多也只是学了这些语言的皮毛，到我们找工作时才发现我们在大学学的基本都用不上，甚至还不如花钱去培训机构培训几个月来的快。小编在这里就告诉大家，无论你是自学编程还是在学校学习编程对于一门语言要持之以恒的学习下去才会有收获。既然我们大多人都是从C语言基础开始的，在这里小编
目前为止C语言的部分快要结束了，还差最后一个C语言和Python交互了，今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了，有Python调用C语言，也有C语言调用Python，一般情况下Python调用C语言比较常见，毕竟Python慢，调用C语言加快速度，提高性能，这里重点讲Python调用C语言。
Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011
Java和C都是指令式语言(Imperative Language)，不同的是Java有面向对象(OO)成分在里面，而C是完全面向过程的，C的高级版本C++、C#支持面向对象。
先看C++和C的关系。C++是在C语言的基础上产生的，C++除了兼容C语言，还增加了标准模板库和面向对象两大特性。所谓标准模板库，就是C++中提供了一些好用的工具供程序员使用，而C语言不提供这些工具。面向对象才是C++和C语言的本质区别。C语言的重点是算法和数据结构，C++的重点是面向对象。
我相信，这可能是很多朋友的问题，我以前也有这样的感觉，编程编到一定的时候，发现能力到了瓶颈，既不深，也不扎实，半吊子。比如：你长期地使用Java和.NET ，这些有虚拟机的语言对于开发便利是便利，但是对于程序员来说可能并不太好，原因有两个： 虚拟机屏蔽了操作系统的系统调用，以及很多底层机制。 大量的封装好的类库也屏蔽了很多实现细节。 分享之前我还是要推荐下我自己的C/C++学习交流群：三四零六五一六八七，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，不定期分享干货，包括我自己整理的一份2017最新的C/C++资料和
Bell实验室的Dennis Ritchie为了设计开发UNIX的通用性、可移植性等，在旧语言的基础上开发了C语言。
作者在研究一个科学应用，有时需要在非常大的图像上面进行操作，在作者目前的Pyhton工作版本中，对于大图像的处理很慢，最后作者得出测试Rust要快很多。
最近手上有一批图片需要去水印，同时也要对于大图中某个小部分做替换。之前网站的很多图片水印的处理方式都比较简单粗暴，确定水印加在图片上的大致位置，然后做一个不透明度100%的图片覆盖上去，完美解决问题，但是不理想的地方也显而易见，用户观感特别不好。所以，借着这次处理的机会，想把问题根除掉。本文会分四部分，零部分(你没有看错！)主要是自己尝试的路径，如果想简单直接，不失为一种有效方式。第一部分把可以应用的计算机视觉领域可能会用到的算法或者对思路有拓展的算法进行总结，同时对于有些算法的使用过程中遇到的问题，结合我自己的实战经验给出一些实践避坑指南。第二部分，对应第一部分的总结，会给出通用的实现demo，第三部分，会对本文进行总结，相信你在图片匹配替换或者去水印领域遇到相关问题，我的文章都能给你些许思路。
最近有小伙伴私信小编有没有其他语言(例如C++)的可视化工具介绍？ 考虑到公众号一直强调的工具多元化的思想，我们今后也会不定期推荐其他语言的优秀可视化工具，满足不同同学的使用需求~~，今天，小编就介绍一款基于C++的优质可视化工具-「Matplot++」，主要内容如下：
C语言是一种古老而又经久不衰的计算机程序设计语言，大约诞生于上个世纪60年代。由于它的设计有很多优点，多年以来深受广大程序设计人员的喜爱，并逐渐 淘汰了很多其它程序设计语言。我们平时使用的大多数软件都是用C语言开发的。
把一个复杂问题的求解过程分阶段进行，每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内。
项目主要是 C语言实现算法相关的学习笔记，包括各类知识点，链表、队列、哈希表等等。
编译程序: 如何把源程序转换成机器能够接受的目标程序,软件工作者编制了一系列的软件.通过这些软件,把用户按规定语法写出的语句一一翻译成二进制的机器指令. 这种具有翻译功能的软件称为“编译程序”
上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function Table)来形成对当前状态的估计，并以此为依据利用策略π选择动作。Q函数表就必须包含智能体在环境中所可能出现的所有动作-状态对及其对应Q值。显然，当一个多步决策问题变得足够复杂甚至变为连续决策或控制问题时，Q学习本身是无力应对的。例如，对于复杂的多步决策问题，庞大而结构复杂的Q表将变得难以存储和读取；将网格迷宫的长、宽各扩大10倍，Q表则变成原来的100倍。对于连续决策/控制问题时，Q表更是无法记录所有的状态。 那么，如何解决这一问题呢？ 一个直截的想法就是，选择某个多元函数，逼近Q表中“自变量”动作-状态对与“因变量”Q值形成的关系。但这样做依然存在问题：对于不同的强化学习问题，Q表中的数据呈现出各异的曲线特性，只有找到符合Q表数据的函数形式，才可能良好的逼近Q表。选择传统函数进行逼近，显然是很难实现编程自动化的。 神经网络(Neural Network)恰恰是这么一种有别于传统函数逼近的解决方案。而从数学的角度讲，神经网络本质上就是一种强大的非线性函数逼近器。将神经网络与Q学习结合起来，就得到了能够解决更复杂问题的Q-Network以及使用深度神经网络的Deep-Q-Network (DQN)。 Deep-Q-Learning的算法究竟是什么样的？浙江大学的《机器学习和人工智能》MOOC有着大致的讲解。而如何实现Deep-Q-Learning？莫烦Python以及北理工的MOOC也给出了Python语言的详细示范。 尽管有关Deep-Q-Learning的程序和讲解已经很多权威且易懂的内容；准确的理解Deep-Q-Learning算法，并在MatLab上实现，则是完成强化学习控制这个最终目标的关键。具体到Deep-Q-Learning的实现上，它不仅与之前的Q-Learning在程序结构上有着相当大的区别，直接将它应用于连续控制问题也会是非常跳跃的一步。因此，在这一期的文章里，问题将聚焦在前后两个问题之间：如何使用神经网络让智能体走好网格迷宫？ 将这个问题再细分开来，则包括两部分：
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
总之，C语言和C++虽然有很多共同之处，但在编程范式、安全性、抽象层次等方面存在显著差异。开发者可以根据项目需求选择合适的语言，C语言更适合对性能要求极高且不需要高级特性的场景，而C++则在提供高效性能的同时，还能借助面向对象和泛型编程等特性提高软件的可维护性和可扩展性。
代码很简短，main函数定义了一个指针变量p，然后将其地址传递给fun函数，fun函数使用malloc函数在堆上分配了100个字节的空间，并把这块内存的地址赋值给了p。回到main函数中，紧接着调用free函数释放刚刚分配的内存。
近期热门学习C语言编程看这篇就够了，信息量很大，建议收藏【置顶】十大排序算法，来这看看-基本思想+动画演示+C语言实现【置顶】 一个好玩的小游戏(纯C语言编写)【置顶】C语言基础——短短几分钟就让你了解数据是怎样在内存中存储的【置顶】 C语言实现将人员信息写入磁盘文件并读出显示【置顶】 c语言学生信息管理系统（基于文件、链表）【必读】 一文搞懂C语言对文件的操作 | 经典【必读】 23种设计模式的通俗解释，看完秒懂【必读】 10分钟，快速掌握C语言指针【必读】 17 张程序员壁纸（使用频率很高）【必读】
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