小编Sha*_*pie的帖子

有谁可以帮我理解Mean Shift分割实际上是如何工作的？

这是我刚刚编写的8x8矩阵

  103  103  103  103  103  103  106  104   
  103  147  147  153  147  156  153  104   
  107  153  153  153  153  153  153  107   
  103  153  147  96   98   153  153  104   
  107  156  153  97   96   147  153  107   
  103  153  153  147  156  153  153  101   
  103  156  153  147  147  153  153  104   
  103  103  107  104  103  106  103  107

使用上面的矩阵可以解释Mean Shift分割如何将3个不同的数字水平分开？

我想知道是否有更有效的方式来写a = a + b + c？

 thrust::transform(b.begin(), b.end(), c.begin(), b.begin(), thrust::plus<int>());
 thrust::transform(a.begin(), a.end(), b.begin(), a.begin(), thrust::plus<int>());

这有效,但有没有办法只使用一行代码获得相同的效果？我查看了示例中的saxpy实现,但是它使用了2个向量和一个常量值;

这更有效吗？

struct arbitrary_functor
{
    template <typename Tuple>
    __host__ __device__
    void operator()(Tuple t)
    {
        // D[i] = A[i] + B[i] + C[i];
        thrust::get<3>(t) = thrust::get<0>(t) + thrust::get<1>(t) + thrust::get<2>(t);
    }
};


int main(){

     // allocate storage
    thrust::host_vector<int> A;
    thrust::host_vector<int> B;
    thrust::host_vector<int> C;

    // initialize input vectors
    A.push_back(10);
    B.push_back(10);
    C.push_back(10);

    // apply the transformation
    thrust::for_each(thrust::make_zip_iterator(thrust::make_tuple(A.begin(), B.begin(), C.begin(), A.begin())),
                     thrust::make_zip_iterator(thrust::make_tuple(A.end(),   B.end(),   C.end(),   A.end())),
                     arbitrary_functor());

    // …

当我尝试使用cvCopy时,一个由3个通道组成的IplImage到一个带有4个通道的IplImage(后面我需要额外的通道),我得到的只是一条错误信息.

是否有另一种方法可以增加IplImage的通道数而不会丢失它已经拥有的数据？

谢谢!

我目前正在浏览他的 openCV 文档，试图找到 stdfilt 的 matlab等效项，有人能指出我正确的方向吗？

谢谢。

我试图修改留言簿示例webapp以减少数据库写入量.

我想要实现的是将所有的留言簿条目加载到我已经完成的memcache中.

但是,我希望能够使用新的留言簿条目直接更新内存缓存,然后每隔30秒将所有更改写入批量放置.().

有没有人有一个如何实现上述目标的例子？它会真的帮助我!

谢谢 :)

我有一个640*480的向量,其中包含一组数字,我希望找到向量的每一行的最小和最大数量.

for(int i = 0; i < R; i++)
    {
        Begin = m_valBuffer.begin()  + (i*C);
        End = Begin+C;

        rMinmax= minmax_element(Begin, End);
     }

然而,这是非常缓慢的,有什么办法可以加快速度吗？

• 运行此时GPU上的当前负载仅为34%,因此必须有一种方法来改善这一点？