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讀取和設置xml配置文件是最常用的操作,試用了幾個C++XML解析器,個人感覺TinyXML是使用起來最舒服的,因為它的API接口和Java的十分類似,面向對象性很好。

TinyXML是一個開源的解析XML的解析庫,能夠用于C++,能夠在WindowsLinux中編譯。這個解析庫的模型通過解析XML文件,然后在內存中生成DOM模型,從而讓我們很方便的遍歷這棵XML樹。

DOM模型即文檔對象模型,是將整個文檔分成多個元素(如書、章、節、段等),并利用樹型結構表示這些元素之間的順序關系以及嵌套包含關系。
    不過TinyXml需要使用者手動釋放new出的內存。初學C++者往往容易造成內存泄露。

posted @ 2012-07-24 08:17 polly 閱讀(184) | 評論 (0)編輯 收藏

前提: 我自己已經安裝好VS2010  + opencv2.4
1.下載python 2.6
2.下載numpy,此處需要下載對應python版本的,如numpy-1.6.1-win32-superpack-python2.6.exe

3.然后將此目錄下的cv2.pyd文件(即D:\opencv2.4\build\python\2.6\cv2.pyd文件)復制到你的python的site-packages目錄下面,比如我的是C:\Python26\Lib\site-packages這個目錄下面.

好了,測試一下:

進入D:\opencv2.4\samples\python雙擊drawing.py或者cd到目錄下面然后python drawing.py

posted @ 2012-07-21 15:54 polly 閱讀(545) | 評論 (0)編輯 收藏

     摘要: 轉載請注明:http://www.shnenglu.com/polly-yang/一.房屋檢測小結        一開始,直接用LSD(Line Segment Detector)檢測VHR(Very High Resolution)遙感衛星圖像中的房屋,效果很屎。效果很屎的主要原因是因為存在各種干擾,概括下來,主要有:&nbs...  閱讀全文

posted @ 2012-07-14 11:09 polly 閱讀(16623) | 評論 (0)編輯 收藏

2011 , A Probabilistic Framework to Detect Building in Aerial and Satellite Images.
2011 , Saliency and Gist Features for Target Detection in Satellite Images.  
回頭再總結

posted @ 2012-07-11 17:08 polly 閱讀(293) | 評論 (0)編輯 收藏

先調用GetWindowRect后再調用ScreenToClient,這個時候得到的rect和直接使用GetClientRect得到的值是相等的。有時候需要獲得窗口矩形的大小和客戶區矩形的大小二者的值,故需要分別調用GetWindowRect和GetClientRect。如果只需要獲得客戶區矩形的大小,調用GetClientRect就行了。GetWindowRect和GetClientRect函數的說明如下:

CWnd::GetClientRect  
    void GetClientRect( LPRECT lpRect ) const;
Parameters:
lpRect
    Points to a RECT structure or a CRect object to receive the client coordinates. The left and top members will be 0. The right and bottom members will contain the width and height of the window.
Remarks:
    Copies the client coordinates of the CWnd client area into the structure pointed to by lpRect. The client coordinates specify the upper-left and lower-right corners of the client area. Since client coordinates are relative to the upper-left corners of the CWnd client area, the coordinates of the upper-left corner are (0,0).

CWnd::GetWindowRect
void GetWindowRect( LPRECT lpRect ) const;
Parameters:
lpRect
Points to a CRect object or a RECT structure that will receive the screen coordinates of the upper-left and lower-right corners.
Remarks:
Copies the dimensions of the bounding rectangle of the CWnd object to the structure pointed to by lpRect. The dimensions are given in screen coordinates relative to the upper-left corner of the display screen. The dimensions of the caption, border, and scroll bars, if present, are included.

GetWindowRect() 得到的是在屏幕坐標系下的RECT;(即以屏幕左上角為原點
GetClientRect() 得到的是在客戶區坐標系下的RECT; (即以所在窗口左上角為原點

GetWindowRect()取的是整個窗口的矩形;
GetClientRect()取的僅是客戶區的矩形,也就是說不包括標題欄,外框等;

第一個函數獲得的是窗口在屏幕上的位置,得到的結果可能是這樣CRect(10,10,240,240);
第二個函數和它不同,它只獲得了客戶區的大小,因此得到的結果總是這樣CRect(0,0,width,height);

ScreenToClient() 就是把屏幕坐標系下的RECT坐標轉換為客戶區坐標系下的RECT坐標。

The GetClientRect function retrieves the coordinates of a window's client area. The client coordinates specify the upper-left and lower-right corners of the client area. Because client coordinates are relative to the upper-left corner of a window's client area, the coordinates of the upper-left corner are (0,0).

GetClientRect得到的是客戶區的大小,也就是說這樣得到的左上角永遠是(0,0)

The GetWindowRect function retrieves the dimensions of the bounding rectangle of the specified window. The dimensions are given in screen coordinates that are relative to the upper-left corner of the screen.

GetWindowRect 是窗口相對于整個屏幕的坐標,屏幕左上點為0,0

相互轉化用ScreenToClient 或者 ClientToScreen

ClientToScreen
The ClientToScreen function converts the client coordinates of a specified point to screen coordinates.
BOOL ClientToScreen(
   HWND hWnd,        // window handle for source coordinates
   LPPOINT lpPoint   // pointer to structure containing screen coordinates
);

Parameters
hWnd
Handle to the window whose client area is used for the conversion.
lpPoint
Pointer to a POINT structure that contains the client coordinates to be converted. The new screen coordinates are copied into this structure if the function succeeds.
Return Values
If the function succeeds, the return value is nonzero.
If the function fails, the return value is zero.
雖然存在調用GetWindowRect后再調用ScreenToClient==GetClientRect,但ScreenToClient()和ClientToScreen()兩者都是屬于WINDOWS API函數,可能是存在一定的冗余設計,但意義不同。
不過在.Net Framework下對WINDOWS API函數進行了重新整理和優化,在獲取控件或窗口的屏幕坐標和客戶區坐標時更方便的多,只需要得到與控件或窗口相對應屏幕坐標和客戶區坐標屬性值就可以了
。

ScreenToClient
The ScreenToClient function converts the screen coordinates of a specified point on the screen to client coordinates.
BOOL ScreenToClient(
   HWND hWnd,         // window handle for source coordinates
   LPPOINT lpPoint    // address of structure containing coordinates
);
Parameters:
hWnd
Handle to the window whose client area will be used for the conversion.
lpPoint
Pointer to a POINT structure that contains the screen coordinates to be converted.
Return Values:
If the function succeeds, the return value is nonzero.
If the function fails, the return value is zero.

posted @ 2012-02-13 20:01 polly 閱讀(497) | 評論 (0)編輯 收藏

     共生矩陣用兩個位置的象素的聯合概率密度來定義,它不僅反映亮度的分布特性,也反映具有同樣亮度或接近亮度的象素之間的位置分布特性,是有關圖象亮度變化的二階統計特征。它是定義一組紋理特征的基礎。

     一幅圖象的灰度共生矩陣能反映出圖象灰度關于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息,它是分析圖象的局部模式和它們排列規則的基礎。

  設f(x,y)為一幅二維數字圖象,其大小為M×N,灰度級別為Ng,則滿足一定空間關系的灰度共生矩陣為

P(i,j)=#{(x1,y1),(x2,y2)∈M×N|f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j}

  其中#(x)表示集合x中的元素個數,顯然P為Ng×Ng的矩陣,若(x1,y1)與(x2,y2)間距離為d,兩者與坐標橫軸的夾角為θ,則可以得到各種間距及角度的灰度共生矩陣P(i,j,d,θ)。

      紋理特征提取的一種有效方法是以灰度級的空間相關矩陣即共生矩陣為基礎的[7],因為圖像中相距(Δx,Δy)的兩個灰度像素同時出現的聯合頻率分布可以用灰度共生矩陣來表示。若將圖像的灰度級定為N級,那么共生矩陣為N×N矩陣,可表示為M(Δx,Δy)(h,k),其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一個灰度為h而另一個灰度為k的兩個相距為(Δx,Δy)的像素對出現的次數。
  對粗紋理的區域,其灰度共生矩陣的mhk值較集中于主對角線附近。因為對于粗紋理,像素對趨于具有相同的灰度。而對于細紋理的區域,其灰度共生矩陣中的mhk值則散布在各處。

    為了能更直觀地以共生矩陣描述紋理狀況,從共生矩陣導出一些反映矩陣狀況的參數,典型的有以下幾種:

(1)能量: 是灰度共生矩陣元素值的平方和,所以也稱能量,反映了圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細度。如果共生矩陣的所有值均相等,則ASM值??;相反,如果其中一些值大而其它值小,則ASM值大。當共生矩陣中元素集中分布時,此時ASM值大。ASM值大表明一種較均一和規則變化的紋理模式。

(2)對比度: ,其中 。反映了圖像的清晰度和紋理溝紋深淺的程度。紋理溝紋越深,其對比度越大,視覺效果越清晰;反之,對比度小,則溝紋淺,效果模糊。灰度差即對比度大的象素對越多,這個值越大?;叶裙仃囍羞h離對角線的元素值越大,CON越大。

(3)相關:它度量空間灰度共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度,因此,相關值大小反映了圖像中局部灰度相關性。當矩陣元素值均勻相等時,相關值就大;相反,如果矩陣像元值相差很大則相關值小。如果圖像中有水平方向紋理,則水平方向矩陣的COR大于其余矩陣的COR值。

(4)熵: 是圖像所具有的信息量的度量,紋理信息也屬于圖像的信息,是一個隨機性的度量,當共生矩陣中所有元素有最大的隨機性、空間共生矩陣中所有值幾乎相等時,共生矩陣中元素分散分布時,熵較大。它表示了圖像中紋理的非均勻程度或復雜程度。

(5)逆差距: 反映圖像紋理的同質性,度量圖像紋理局部變化的多少。其值大則說明圖像紋理的不同區域間缺少變化,局部非常均勻。

      其它參數:

中值<Mean>

協方差<Variance>

同質性/逆差距<Homogeneity>

反差<Contrast>

差異性<Dissimilarity>

熵<Entropy>

二階距<Angular Second Moment>

自相關<Correlation>

posted @ 2012-02-08 16:34 polly 閱讀(1106) | 評論 (0)編輯 收藏

PCA-Principal Components Analysis
下面我就對PCA做一個簡單的介紹吧:

       PCA是主成分分析,主要用于數據降維,對于一系列sample的feature組成的多維向量,多維向量里的某些元素本身沒有區分性,比如某個元素在所有的sample中都為1,或者與1差距不大,那么這個元素本身就沒有區分性,用它做特征來區分,貢獻會非常小。所以我們的目的是找那些變化大的元素,即方差大的那些維,而去除掉那些變化不大的維,從而使feature留下的都是“精品”,而且計算量也變小了。

       對于一個k維的feature來說,相當于它的每一維feature與其他維都是正交的(相當于在多維坐標系中,坐標軸都是垂直的),那么我們可以變化這些維的坐標系,從而使這個feature在某些維上方差大,而在某些維上方差很小。例如,一個45度傾斜的橢圓,在第一坐標系,如果按照x,y坐標來投影,這些點的x和y的屬性很難用于區分他們,因為他們在x,y軸上坐標變化的方差都差不多,我們無法根據這個點的某個x屬性來判斷這個點是哪個,而如果將坐標軸旋轉,以橢圓長軸為x軸,則橢圓在長軸上的分布比較長,方差大,而在短軸上的分布短,方差小,所以可以考慮只保留這些點的長軸屬性,來區分橢圓上的點,這樣,區分性比x,y軸的方法要好!

       所以我們的做法就是求得一個k維特征的投影矩陣,這個投影矩陣可以將feature從高維降到低維。投影矩陣也可以叫做變換矩陣。新的低維特征必須每個維都正交,特征向量都是正交的。通過求樣本矩陣的協方差矩陣,然后求出協方差矩陣的特征向量,這些特征向量就可以構成這個投影矩陣了。特征向量的選擇取決于協方差矩陣的特征值的大小。

        舉一個例子:

         對于一個訓練集,100個sample,特征是10維,那么它可以建立一個100*10的矩陣,作為樣本。求這個樣本的協方差矩陣,得到一個10*10的協方差矩陣,然后求出這個協方差矩陣的特征值和特征向量,應該有10個特征值和特征向量,我們根據特征值的大小,取前四個特征值所對應的特征向量,構成一個10*4的矩陣,這個矩陣就是我們要求的特征矩陣,100*10的樣本矩陣乘以這個10*4的特征矩陣,就得到了一個100*4的新的降維之后的樣本矩陣,每個sample的維數下降了。

當給定一個測試的特征集之后,比如1*10維的特征,乘以上面得到的10*4的特征矩陣,便可以得到一個1*4的特征,用這個特征去分類。

       所以做PCA實際上是求得這個投影矩陣,用高維的特征乘以這個投影矩陣,便可以將高維特征的維數下降到指定的維數。

        在opencv里面有專門的函數,可以得到這個這個投影矩陣(特征矩陣)。

void cvCalcPCA( const CvArr* data, CvArr* avg, CvArr* eigenvalues, CvArr* eigenvectors, int flags );

 

posted @ 2012-02-02 13:24 polly 閱讀(565) | 評論 (0)編輯 收藏

 首先解釋什么是LAMP,LAMP=Linux + Apache + MySql+Php。 其實在ubuntu 下安裝LAMP還是非常容易的,只要按照如下操作即可: 1。打開terminal,運行如下命令:apt-get install apache2 mysql-server mysql-client php5 php5-gd php5-mysql 這條命令的含義是安裝apache2, mysql, mysql 客戶端工具, php, 以及php對mysql的支持。 安裝完成之后默認的apche2涉及到三個目錄:etc/apache2, ar/log/apache2/, /etc/init.d/apache2。前兩個我們基本上可以不關心,其中第二個是安裝apache時的日志文件,第三個才是最重要的,我們最經常使用的。第三個目錄里面包含了apache的啟動和停止命令,所以請牢記此目錄。PHP網絡服務器根目錄默認設置是在:ar/www。 2。設置Ubuntu文件執行讀寫權限 由于Linux系統的安全性原則,改 目錄下的文件讀寫權限是只允許root用戶操作的,所以我們不能在www文件夾中新建php文件,也不能修改和刪除,必須要先修改ar/www目錄的 讀寫權限。在界面管理器中通過右鍵屬性不能修改文件權限,得執行root終端命令:sudo chmod 777 ar/www。 然后就可以寫入html或php文件了。如果對777表示的文件權限不是很清楚可參考chmod命令。 3。安裝phpmyadmin-Mysql數據庫管理器(web版本的) 只需要在terminal下運行命令:sudo apt-get install phpmyadmin 然后將phpmyadmin與apache2建立連接,以我的為例:www目錄在ar/www,phpmyadmin在/usr/phpmyadmin目錄,所以就用命令:sudo ln -s /usr/phpmyadmin ar/www 建立連接。 4。啟用 mod_rewrite 模塊 在terminal中運行命令:sudo a2enmod rewrite 然后運行:sudo /etc/init.d/apache2 restart 第二條命令是用來重啟apache服務器,一邊使得剛才的配置生效。 5。設置Apache支持.htm .html .php 在terminal中運行如下命令:sudo gedit /etc/apache2/apache2.conf 在打開的文件中加上 AddType application/x-httpd-php .php .htm .html 即可。 安裝完畢,可以測試是否配置成功,測試如下: 1。在ar/www目錄下新建test.php文件,然后用gedit將文件打開(使用命令:sudo geidt ar/www/test.php)在里面輸入內容如下: <?php phpinfo(); ?> 在地址欄里輸入http://127.0.0.1/test.php 或 http://localhost/test.php,如果看到了php的信息,就表示成功了。 2。在ar/www目錄下新建test.php文件,然后用gedit將文件打開(使用命令:sudo geidt ar/www/mysql_test.php)在里面輸入內容如下:
<?php $link = mysql_connect("localhost","root","101010"); if (!$link) { die('Could not connect: ' . mysql_error()); } else echo "Mysql已經正確配置"; mysql_close($link); ?>
注意:將上述的“101010”改成你自己連接數據庫的密碼! 在地址欄里輸入http://127.0.0.1/test.php 或 http://localhost/mysql_test.php,如果看到了
Mysql已經正確配置
就說明數據庫連接成功。 

posted @ 2011-11-25 13:02 polly 閱讀(326) | 評論 (0)編輯 收藏

JDK安裝:

vi + /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_05
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/bin/tools.jar:$JAVA_HOME/bin/dt.jar:$CLASSPATH
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin

linux下安裝軟件用到的命令(RPM包和.tar.gz)


linux的軟件安裝包中有rpm和.tar.gz兩種.下面我就來介紹下:(嘿嘿,剛學的)
一,rpm包的安裝:
rpm -Uvh 包名(升級一個包)
rpm包的卸載:
rpm -e 包名(或者說,軟件安裝在本地機上的包名,其實,就是少個后綴而已)
未編譯的rpm包安裝
rpm -rebuild   src.rpm
rpm -ivh .....rpm

二,tar.gz包的安裝
首先解開.tar.gz包:tar -xzvf 包名

然后有三種情況要選擇了,因為,要進入到安裝包中看下詳細的情況,在包中
如果有configure文件,就執行:
  #./configure 
  #make
  #make install
如果有Makefile文件,就執行:
  #make
  #make install
如果有Imake文件,就執行:
  #xmkmf

 

常用的tar和rpm命令參數列表
  
  一. tar
  
  1.壓縮一組文件為tar.gz后綴。
  # tar cvf backup.tar /etc
  #gzip -q backup.tar
  或
  # tar cvfz backup.tar.gz /etc/
  
  2.釋放一個后綴為tar.gz的文件。
  #gunzip backup.tar.gz
  #tar xvf backup.tar
  或
  # tar xvfz backup.tar.gz
  
  3.用一個命令完成壓縮
  #tar cvf - /etc/ | gzip -qc > backup.tar.gz
  
  4.用一個命令完成釋放
  # gunzip -c backup.tar.gz | tar xvf -
  
  5.如何解開tar.Z的文件?
  # tar xvfz backup.tar.Z
  或
  # uncompress backup.tar.Z
  #tar xvf backup.tar
  
  6.如何解開.tgz文件?
  #gunzip backup.tgz
  
  7.如何壓縮和解壓縮.bz2的包?
  #bzip2 /etc/smb.conf
  這將壓縮文件smb.conf成smb.conf.bz2
  #bunzip2 /etc/smb.conf.bz2
  這將在當前目錄下還原smb.conf.bz2為smb.conf
  注: .bz2壓縮格式不是很常用,你可以man bzip2
  
  二. rpm
  
  1.安裝一個包
  # rpm -ivh BBS.bitsCN.com網管論壇 
  
  2.升級一個包
  # rpm -Uvh
  
  3.移走一個包
  # rpm -e
  
  4.安裝參數
  --force 即使覆蓋屬于其它包的文件也強迫安裝
  --nodeps 如果該RPM包的安裝依賴其它包,即使其它包沒裝,也強迫
  安裝。
  
  5.查詢一個包是否被安裝
  # rpm -q < rpm package name>
  
  6.得到被安裝的包的信息
  # rpm -qi < rpm package name>
  
  7.列出該包中有哪些文件
  # rpm -ql < rpm package name>
  
  8.列出服務器上的一個文件屬于哪一個RPM包
  #rpm -qf
  
  9.可綜合好幾個參數一起用
  # rpm -qil < rpm package name>
  
  10.列出所有被安裝的rpm package
  # rpm -qa
  
  11.列出一個未被安裝進系統的RPM包文件中包含有哪些文件?
  # rpm -qilp < rpm package name>

posted @ 2011-11-23 21:33 polly 閱讀(225) | 評論 (0)編輯 收藏

Pen pen(Color::Black);
int width = abs(m_vecPoint[1].X - m_vecPoint[0].X);
int height = abs(m_vecPoint[1].Y - m_vecPoint[0].Y);
if (width<0||height<0)
{
graphic.DrawRectangle(&pen,m_vecPoint[1].X,m_vecPoint[1].Y,width,height);
}
else{
graphic.DrawRectangle(&pen,m_vecPoint[0].X,m_vecPoint[0].Y,width,height);
}

posted @ 2011-10-28 10:08 polly 閱讀(228) | 評論 (0)編輯 收藏

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