小编ica*_*s74的帖子

得到了另一个Erlang二进制表示查询('这就是我现在正在阅读的内容,并且需要二进制协议实现).

如果我正确理解了类型说明符,那么,对于"float"类型值,8字节表示看起来很好(这是在64位Win7上).

1> <<A1/binary>> = <<12.3214/float>>.
<<64,40,164,142,138,113,222,106>>

然而令我难过的是,"整数"类型值的二进制表示.

2> <<A2/binary>> = <<32512/integer>>.
<<0>>
3> <<A3/binary>> = <<232512518/integer>>.
<<6>>
4> <<A5/binary>> = <<80/integer>>.
<<"P">>

为什么所有这些都用1个字节表示？有人可以解释一下吗？

我的主要开发环境是Linux(特别是Debian),但出于各种原因,我开始在Windows环境中学习/使用Lua(最近).我喜欢Lua-for-Windows(包含电池)的方法,以及随附的SciTE IDE,具有嵌入式调试功能,超越普通的SciTE IDE.

然而,在Linux上,通过标准的apt存储库在Debian上安装了标准的Lua5.1软件包,我发现IDE丢失了.

此外,虽然我没有详尽地检查,但我得到的印象是,LfW附带的并非所有库(因为它们都是跨平台的)都可以作为标准Lua5.1软件包的一部分提供. Debian的.我该如何进行详尽的检查？

最后,要在Debian端安装任何缺少/额外的库,LuaRocks是首选和推荐的方法吗？

搜索了SO,并检查了OpenCV列表但没有找到答案,在此处发布我的查询.

问题:第2倍的照片相同场景的,从2个拍摄的稍微不同的摄像机角度,并具有稍微不同的透镜畸变,具有稍微不同的放大水平,并在拍摄略微不同的照明条件.

约束:

1. 上述陈述略有不同,可以理解为最大值.在大多数情况下为10%.
2. 有问题的场景被认为是室内场景,或者被视为有限细节的室外场景.
3. 匹配准确度为75%是可以接受的.
4. 这些照片不是高分辨率的(用消费级拍摄,主要是预算/手机相机)

是什么让我希望这个问题可以解决的是存在缝合照片以创建全景图的软件.他们似乎自动地想出了重叠的部分.即使地平线方向不完全匹配,它们也会这样做,曝光水平或背景照明存在细微差别,并且存在较小的缩放级别差异.我想,我需要的是一个非常相似的工作流程和一组算法.

请注意,虽然我的问题可能与此处的问题类似,但事实并非如此.

经过大量的搜索后,我仍然对于发生的事情一无所知.

我编写了一个OpenCV简单应用程序(或多或少基于教程),但是构建它一直是一个挑战.这是代码: -

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>


int main()
{
    CvCapture *cam;

    cam = cvCaptureFromFile("http://icarus@cocodyn.dynip.net:2002/videostream.cgi");
    if (cam == NULL) {
        printf("camera is null\n");
    }
    else {
        printf("camera is non-null\n");
    }

    cvNamedWindow("Mycam", 0);

    while (cvWaitKey(10) != atoi("q")) {
        double t1 = (double) cvGetTickCount();
        IplImage *img = cvQueryFrame(cam);
        double t2 = (double) cvGetTickCount();
        printf("time: %gms  fps: %.2g\n", (t2-t1)/(cvGetTickFrequency() * 1000.), 1000./((t2-t1)/(cvGetTickFrequency() * 1000.)));
        cvShowImage("Mycam", img);
    }

    cvReleaseCapture(&cam);
}

这是我的Makefile的样子:

ipcamcap: ipcamcap.c
    g++ `pkg-config --cflags --libs opencv` …

目标:检测/确定人体动作,拾取/提升物品以读取标签并将其保持在架子上(在商店中),坐在上面,安装/攀爬原子物体,椅子,长凳,梯子等.

环境:商店/商店,大多光线充足.摄像机(VGA - > 1MP),固定(即不是PTZ).

约束:

1. 存在已知和未知的人类.
2. 在一段时间内可能重新安排商店中的物品(待售物品).
3. 照明随时间变化的可能变化.例如:商店的正面区域可能在白天获得充足的阳光,在夜间会变为人造光.此外,在夜间可以打开更多的灯.

题:

1. 虽然我知道OpenCV非常适合面部识别并且可用于面部识别,但是它可以用于分析"行动",坐姿,提升物品的行为吗？如果是这样,我应该深入研究哪些算法？

2. 由于商店中的相机大多处于天花板高度,因此它们通常没有正面视图,但大多数是自上而下的视图.据我所知,Haar Cascade(PCA)不太可用,但需要其他方法来确定3D头几何.是否有其他库(OpenCV除外)需要用于此类任务？是否有相同的开源库？