haarc语言,c语言 hash

如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标

所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。目前支持这种分类器的boosting技术有四种： Discrete Adaboost， Real Adaboost， Gentle Adaboost and Logitboost。

收集训练样本：训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。

您好，这一步需要用到performance.exe，该程序源码由OpenCV自带，且可执行程序在OpenCV安装目录的bin目录下。

CUDA主要是干什么的

英伟达CUDA是一种由英伟达公司开发的并行计算平台和API模型，它允许将图形处理单元（GPU）和其他处理器用作通用计算设备，用于运行并行算法和大规模计算任务。

CUDA（Compute Unified Device Architecture），显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。

CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写，它是一种由NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型。CUDA允许程序员在显卡上进行并行计算，以加速计算过程。

语言学家的国外语言学家列表

1、描写主义语言学，以布龙菲尔德为代表。布龙菲尔德，结构主义语言学的先导人物之一。系统功能语言学，以韩礼德为代表。韩礼德（M.A.K.Halliday），英国当代语言家。

2、代表人物：索绪尔（开创者）（2）主要内容：区分语言和言语，认为语言是一个由符号组合而成的系统（依靠组合关系和聚合关系运转），语言符号有能指和所指，区分语言的共时研究和历时研究。

3、鲍怀翘，1933年6月生，浙江人，研究员。主要学术专长是语言分析与合成。现从事实验语言学研究。鲍明炜，男，南京大学文学院教授，著名语言学家。陈亚川，厦门人。

用不同小波基函数对图像进行分解效果差别大吗

用小波基函数对目标论域中的参考图像进行小波变换。在此基础上进一步提取不同尺度下图像的特征信息。（3）采用与步骤2相同的方法对输入图像进行处理，得出相应小波变换的图像特征信息。

这个和小波基的性质有关啊~不同小波基的性质和波形都是不一样的。

不同的小波基函数决定小波包双尺度函数在分解图像信息中产生不同的效果，常见的小波基函数有Haar小波、Symlet系列函数、Daubechies系列函数、bior系列函数、rbio系列函数、coiflet系列函数以及dmey函数等。

不同小波基的选择是个内涵丰富的话题，根据应用不同，选择小波基的方法也不尽相同。对于图像压缩，常用的是cdf小波基，我不知道你的领域是什么，可以考虑用大量实验或者统计分析的方法来确定哪个小波基适合你。

CWT和DWT的区别在于，CWT是在不同尺度下对信号进行卷积，而DWT是通过滤波器将信号分解成不同频率的子带。小波基的选择不同的小波基对信号的分解结果有很大影响。Morlet等小波由于各种原因，通常无法进行DWT，也就没有逆变换和重构。

NVIDIA显卡支持CUDA,什么是CUDA

cuda是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

英伟达CUDA是一种由英伟达公司开发的并行计算平台和API模型，它允许将图形处理单元（GPU）和其他处理器用作通用计算设备，用于运行并行算法和大规模计算任务。

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。\x0d\x0a随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。

CUDA就是N卡将GPU的SP单元运用到通用运算领域。

matlab中怎样实现多层小波重构?

1、matlab中有关于小波分解和重构的函数，可以直接调用的，例如：wavedec2（）可实现图像多尺度小波分解，waverec2函数可实现重构功能。还有其他函数，可参考matlab帮助。

2、这问题不是小波的问题，应该是matlab数组操作的问题。dwt是单层离散小波变换函数，例如一个2列的数据（），对其每列做DWT然后将小波系数的结果存为二维的数组，然后重构每一列。

3、后面就可以进行取大进行处理。然后进行重构，得到一个图像 的小波系数，然后重构出总的图像效果。

4、得到估计小波系数。3：进行小波逆变化，根据图像小波分解后的第j层，低频 系数（尺度系数）和经过阈值量化处理的各层高频系数（小波系数），运用matlab重构算法进行小波重构，得到去噪后的图像。

5、| H（N） | V（N） | D（N） | ... H（N-1） | V（N-1） | D（N-1） | ... | H（1） | V（1） | D（1） ]的顺序重新组成新的C，然后就可以用老的S和新的C用wrcoef2函数，随便想怎么玩就怎么玩了。

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