我正在实现"人体检测的定向梯度直方图"中的"定向梯度直方图"功能,我希望将结果可视化.有关这些功能的所有论文都使用标准可视化,但我找不到有关如何生成这些功能的任何描述.我要感谢解释或有用的链接.
我正在尝试并且未能opencv_traincascade使用多个线程.我能找到的唯一文档说"用TBB构建OpenCV".我不确定我是否未能使用TBB成功构建OpenCV,或者是否需要设置一些标志opencv_traincascade.
我已经下载了OpenCV版本2.3.1 windows superpack tbb40_20111003oss_win.zip,我将其解压缩C:\tbb40_20111003oss.然后,我使用CMake,设置生成VC8 .sln和.proj文件
WITH_TBB: ON
TBB_INCLUDE_DIR:PATH=C:\tbb40_20111003oss\include
TBB_LIB_DIR:PATH=C:/tbb40_20111003oss/lib/intel64/vc8
OpenCV然后构建没有错误,但当我运行opencv_traincascade它的单线程.有谁知道我做错了什么？
我需要有效地解决分配问题(给定一个完整的加权二分图,选择最大总重量的完美匹配)并且我一直在使用这里的O(n ^ 3)版本http://community.topcoder.com/tc？module = Static&d1 = tutorials&d2 = hungarianAlgorithm.然而,我读过的一篇论文在"密集和稀疏线性分配问题的最短增强路径算法"中提到了一种"更有效的方法",这是一个付费墙背后的遗憾.有没有我应该注意的更快的算法(渐近,或者只是更小的常数/更均匀的内存访问或其他什么)？我正在使用浮点权重而不是整数权重,这对于匈牙利方法似乎并不重要,但对于更快的整数实现可能是一个问题.任何相关的链接将不胜感激.
我有一组xml数据文件,表示我想要解析的图像(矩形,点,标记的面等)中感兴趣的对象,以生成结构的向量.这些文件是手动创建的(因此不仅仅是序列化某些C++对象的结果),并且具有以下形式:
<root>
<image filename=whatever>
<object>
<x>1</x>
<y>2</y>
</object>
<object>
<x>3</x>
<y>4</y>
</object>
</image>
<image filename=something>
...
</image>
</root>
所以一组图像,每个图像都包含一个对象子集合,每个对象子节点都有子节点提供与该对象相关的数据.该数据的结构在文件之间变化,例如在一个文件中,每个对象可能只有x和ay,而在另一个文件中,每个对象可能包含整数x1,y1,x2,y2和双z.
我想解析这样一个文件来生成一个Objects的向量,其中Object是一个struct,在这种情况下是struct Object {int x; int y; }.
对于Object的不同选择,我目前有单独的函数使用rapidxml以相同的方式解析xml,除了它们提取的字段.
我想编写一个模板化函数,这样你只需要以某种方式指定结构的元素,并让函数返回适当结构的向量.即用户应指定对的列表("x1",int),("x2",int)等,并自动完成其余工作.
我确信必须有一个很好的增强解决方案来解决这个问题,避免使用XML模式.我该怎么做呢？
我以为谷歌可以回答这个问题,但我运气不好.
有没有人知道任何面部检测算法的开源C++实现,而不是Viola-Jones(提升类似哈尔特征的级联)方法？
另外,Fisherfaces的开源C++实现是否存在？
谢谢.