svdjava

⑴ opencv求攝像機參數中函數調用錯誤求解

整個項目的結構圖：

編寫DetectFaceDemo.java,代碼如下：

[java] view
plainprint?

package com.njupt.zhb.test;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Rect;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.highgui.Highgui;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

public class DetectFaceDemo {

public void run() {

System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());

//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤

/*

* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image

* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR

* libpng error: Invalid IHDR data

*/

//因此，我們將第一個字元去掉

String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);

Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png";

System.out.println(String.format("Writing %s", filename));

Highgui.imwrite(filename, image);

}

}
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路徑會多列印一個『/』，因此總是出現如下錯誤
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我們將第一個字元去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}

// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}

3.編寫測試類：

[java] view
plainprint?

package com.njupt.zhb.test;

public class TestMain {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

// Load the native library.

System.loadLibrary("opencv_java246");

new DetectFaceDemo().run();

}

}

//運行結果:

//Hello, OpenCV

//

//Running DetectFaceDemo

///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml

//Detected 8 faces

//Writing faceDetection.png
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//運行結果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png

⑵ tensor 與 vector 有什麼區別

張量積(tensor proct) ，可以應用於不同的上下文中如向量、矩陣、張量、向量空間、代數、拓撲向量空間和模。在各種情況下這個符號的意義是同樣的: 最一般的雙線性運算。在某些上下文中也叫做外積。tensor是矩陣分析裡面的張量，表示高維數組，或者叫多路數據。二階張量就是矩陣，一階張量就是向量。高階SVD相對於矩陣SVD更能提取出高維數據的內在結構。
Vector 類在 java 中可以實現自動增長的對象數組; vector在C++標准模板庫中的部分內容，它是一個多功能的，能夠操作多種數據結構和演算法的模板類和函數庫。
(1) 矢量：具有方向性的量。
(2) 編程語言方面：vector是C++標准模板庫中的部分內容，中文偶爾譯作「容器」，但並不準確。它是一個多功能的，能夠操作多種數據結構和演算法的模板類和函數庫。vector之所以被認為是一個容器，是因為它能夠像容器一樣存放各種類型的對象，簡單地說，vector是一個能夠存放任意類型的動態數組，能夠增加和壓縮數據。

⑶ 如何將SVD演算法用maprece實現

數據挖掘比賽演算法
examples/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/example/kddcup/track1/svd

推薦系統中利用SVD實現降維
core/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/impl/recommender/svd

⑷ java 一個字元串12345678，怎樣每隔2個數字，用#連接起來

StringgetStr(Stringstr){
	if(str.length()<=2){
		returnstr;
	}
	returnstr.substring(0,2)+"#"+getStr(str.substring(2));
}

不要太簡單

⑸ 為什麼java中輸入char要移取緩沖區中的回車符

為什麼回車會被儲存在緩沖區中啊。既然回車是結束符，第一個gets 不能接收因為gets（）函數默認的是以回車結尾，不然你怎麼知道輸到什麼時候算完啊，,phlsVd

⑹ svd 計算矩陣 java

這個直接算。
第一行乘以第一列寫在結果的第一行第一列的那個項，然後第一行乘以第二列寫在對應的地方。
先解前2個，然後在和第三個求。-1的公式記得不。
2行2列的-1結果。就是分之一。
BOB是個轉至有T。

5*(-0.4472)+5*(-0.3586).......
然後第二列也是這樣的。
-0.3775可以算出來
第二個0.0802算不出來。
第一個答案是-0.3775.第二個是0.1350

過程如下：
(1)：[-5*（0.4472+0.3586+0.5316） 5*（0.5373-0.2461-0.1187）]
按矩陣形式寫好，後面的乘法照寫。
(2)：後面的倒數過來。寫分之一，然後就答案了

希望可以幫助到你，^_~

⑺ Java字元串替換的問題

可以做成靜態函數；可以用正則表達式替換。

⑻ 一個rcp插件，在普通測試類以java application程序運行時正確。當以eclipse application運行時，界面調用

你在開發環境時用java app跑，程序運行在開發環境的eclipse
用eclipse app跑，程序運行在runtime環境里
檢查runtime設置裡面的依賴關系吧

⑼ 特種部隊阻神是誰

二等兵-JAVA 好久沒上 特種部隊了，

曾經的FR-F2使的出神入化，人稱 狙神！

二等兵家族裡的頭號王牌，後因為工作原因從特種部隊退役。

退役前，曾該名為：「誰都不認識了」

該號：目前軍銜：綠色中校

使用者多為他曾經的戰友。

二等兵-JAVA 曾經的狙神！ 退役兵！

⑽ opencv中把矩陣進行奇異值分解後怎樣重構矩陣

SVD相當於：

C為mxn階矩陣，U為mxm階酉矩陣，E為mxn階實數對角矩陣，V為nxn階酉矩陣。

E矩陣對角線上的元素等於C的奇異值。

在OpenCV中可以用

solve(InputArraysrc1, InputArraysrc2, OutputArraydst, intflags=DECOMP_SVD)

你是不是要用SVD求解最小二乘問題？

線性方程組Cx=b，求其最小二乘解。

你可以先求出C的偽逆C+。

C+=V(E+)(UT)

(E+)是E的偽逆，將E主對角線上每個非零元素都求倒數之後再轉置得到.

(UT)是U的轉置。

最後計算出最小二乘解為：(C+)b