svdjava

⑴ opencv求摄像机参数中函数调用错误求解

整个项目的结构图：

编写DetectFaceDemo.java,代码如下：

[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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误

/*

* 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，我们将第一个字符去掉

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：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* 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，我们将第一个字符去掉
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.编写测试类：

[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();

}

}

//运行结果:

//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();
}
}
//运行结果:
//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 与 vector 有什么区别

张量积(tensor proct) ，可以应用于不同的上下文中如向量、矩阵、张量、向量空间、代数、拓扑向量空间和模。在各种情况下这个符号的意义是同样的: 最一般的双线性运算。在某些上下文中也叫做外积。tensor是矩阵分析里面的张量，表示高维数组，或者叫多路数据。二阶张量就是矩阵，一阶张量就是向量。高阶SVD相对于矩阵SVD更能提取出高维数据的内在结构。
Vector 类在 java 中可以实现自动增长的对象数组; vector在C++标准模板库中的部分内容，它是一个多功能的，能够操作多种数据结构和算法的模板类和函数库。
(1) 矢量：具有方向性的量。
(2) 编程语言方面：vector是C++标准模板库中的部分内容，中文偶尔译作“容器”，但并不准确。它是一个多功能的，能够操作多种数据结构和算法的模板类和函数库。vector之所以被认为是一个容器，是因为它能够像容器一样存放各种类型的对象，简单地说，vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据。

⑶ 如何将SVD算法用maprece实现

数据挖掘比赛算法
examples/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/example/kddcup/track1/svd

推荐系统中利用SVD实现降维
core/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/impl/recommender/svd

⑷ java 一个字符串12345678，怎样每隔2个数字，用#连接起来

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

不要太简单

⑸ 为什么java中输入char要移取缓冲区中的回车符

为什么回车会被储存在缓冲区中啊。既然回车是结束符，第一个gets 不能接收因为gets（）函数默认的是以回车结尾，不然你怎么知道输到什么时候算完啊，,phlsVd

⑹ svd 计算矩阵 java

这个直接算。
第一行乘以第一列写在结果的第一行第一列的那个项，然后第一行乘以第二列写在对应的地方。
先解前2个，然后在和第三个求。-1的公式记得不。
2行2列的-1结果。就是分之一。
BOB是个转至有T。

5*(-0.4472)+5*(-0.3586).......
然后第二列也是这样的。
-0.3775可以算出来
第二个0.0802算不出来。
第一个答案是-0.3775.第二个是0.1350

过程如下：
(1)：[-5*（0.4472+0.3586+0.5316） 5*（0.5373-0.2461-0.1187）]
按矩阵形式写好，后面的乘法照写。
(2)：后面的倒数过来。写分之一，然后就答案了

希望可以帮助到你，^_~

⑺ Java字符串替换的问题

可以做成静态函数；可以用正则表达式替换。

⑻ 一个rcp插件，在普通测试类以java application程序运行时正确。当以eclipse application运行时，界面调用

你在开发环境时用java app跑，程序运行在开发环境的eclipse
用eclipse app跑，程序运行在runtime环境里
检查runtime设置里面的依赖关系吧

⑼ 特种部队阻神是谁

二等兵-JAVA 好久没上 特种部队了，

曾经的FR-F2使的出神入化，人称 狙神！

二等兵家族里的头号王牌，后因为工作原因从特种部队退役。

退役前，曾该名为：“谁都不认识了”

该号：目前军衔：绿色中校

使用者多为他曾经的战友。

二等兵-JAVA 曾经的狙神！ 退役兵！

⑽ opencv中把矩阵进行奇异值分解后怎样重构矩阵

SVD相当于：

C为mxn阶矩阵，U为mxm阶酉矩阵，E为mxn阶实数对角矩阵，V为nxn阶酉矩阵。

E矩阵对角线上的元素等于C的奇异值。

在OpenCV中可以用

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

你是不是要用SVD求解最小二乘问题？

线性方程组Cx=b，求其最小二乘解。

你可以先求出C的伪逆C+。

C+=V(E+)(UT)

(E+)是E的伪逆，将E主对角线上每个非零元素都求倒数之后再转置得到.

(UT)是U的转置。

最后计算出最小二乘解为：(C+)b