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花开堪折直须折,莫待无花空折枝。

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留言板:目前有437 条留言

  1. Kingever : 2012年03月06日9:43 下午 回复

    你好,看了您的博客,感觉收益颇多,我是在校研究生,是模式识别专业的,在做一个项目,碰到一些困难。我想请教您一些问题,希望能和你交流一下。

  2. Kingever : 2012年03月06日9:43 下午 回复

    dliu.buaa@gmail.com

  3. bfcat : 2012年03月19日9:41 下午 回复

    很喜欢你的网站。我们算是同行了。我也是受你的启发做了自己的wordpress博客。希望能多交流 :razz:

  4. 最博客的时光 : 2012年03月28日7:29 下午 回复

    来博主这里学习一下。

  5. gui : 2012年04月02日9:49 下午 回复

    请问 hog+svm_行人检测matlab程序 能发给我学习一下吗?谢谢
    kissisgb@hotmail.com

    • 丕子 : 2012年04月04日7:36 上午 回复

      可以去原作者那里去要 我也是用户 呵呵 TimeHandle的博客

  6. carrierlxk : 2012年04月06日11:29 上午 回复

    学长,你好。我也是山大的,不知道你是信息学院的?你们也在做computer vision这一块?我现在在做本科毕业设计涉及到这一块。

    • 丕子 : 2012年04月06日6:40 下午 回复

      是计算机学院的

  7. carrierlxk : 2012年04月07日12:02 下午 回复

    哦,我是控制学院的,很高兴认识你。

  8. 拽拽 : 2012年04月20日9:47 上午 回复

    呵呵,受教了!
    请问你有《Multiple Object Tracking using K-Shortest Paths Optimization》的代码吗,可否共享一下。

  9. : 2012年05月07日7:24 下午 回复

    您好,我对opencv内的,对已经提取好的hog特征用SVM训练的代码有个不理解的地方,看您的博客上挺多行人检测方面的介绍,想请教一下哈……。
    就是在opencv的sample里面有个introduction_to_svm.cpp,里面是用提取好的正负样本的hog特征用SVM进行训练,然后获得支持向量的。我不理解下面这段程序,
    // Set up training data
    float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0};
    Mat labelsMat(3, 1, CV_32FC1, labels);

    float trainingData[4][2] = { {501, 10}, {255, 10}, {501, 255}, {10, 501} };
    Mat trainingDataMat(3, 2, CV_32FC1, trainingData);
    标记数组是由4个元素组成的,然后他是怎么把它变换成3行1列的Mat的呢?下面也是,明明是4行2列的数组,怎么变成3行2列的矩阵的呢?
    谢谢您哈……
    期待您的回信哦……哈(可以直接回复到我QQ邮箱哦)
    我是青岛中国石油大学的研究生。

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