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This is my first time to study GPU-accelerated LIBSVM, which is an accerlated version of original LIBSVM.

A video on YOUTUBE demonstrates such a powerful tool.

I think you will love it espcially when you have a lot of features to train by using LIBSVM.

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convex and concave 中文直譯: 凸凹

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請先參考下面這一篇, 篩選RGB得到顏色範圍內的遮罩
    • RGB顏色範圍內的遮罩應用 Part II

    • ----------------------------------------------------

    • 先來認識inRange函式定義

    • inRange

      Checks if array elements lie between the elements of two other arrays.

      C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)
      Python: cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst
      C: void cvInRange(const CvArr* src, const CvArr* lower, const CvArr* upper, CvArr* dst)
      C: void cvInRangeS(const CvArr* src, CvScalar lower, CvScalar upper, CvArr* dst)
      Python: cv.InRange(src, lower, upper, dst) → None
      Python: cv.InRangeS(src, lower, upper, dst) → None

      Parameters:

      • src – first input array.
      • lowerb – inclusive lower boundary array or a scalar.
      • upperb – inclusive upper boundary array or a scalar.
      • dst – output array of the same size as src and CV_8U type.

      The function checks the range as follows:

      • For every element of a single-channel input array:

        \texttt{dst} (I)= \texttt{lowerb} (I)_0 \leq \texttt{src} (I)_0 \leq \texttt{upperb} (I)_0

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請先參考下面這一篇, 建立所需的編譯環境

RGB顏色範圍內的遮罩應用 Part I: Visual Studio 2013編譯環境建構

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首先, 先下載安裝OpenCV2.4.10, 安裝方式請參考下面這篇:

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先下載OpenCV 2.4.10

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以下是參考官方文件[1] Image Segmentation with Distance Transform and Watershed Algorithm

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之前有寫過一篇關於OpenCV像素取/存值的方式[1]

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How to Create an OpenCV C++ DLL and To be Used in C# Windows Form Project?

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image

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#include "stdafx.h"
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
void AddNoise(Mat image, int numPts);                 // 加入雜訊
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    char *path = "C:\\OpenCV\\images\\lena.jpg";
    Mat image;
 
    // 載入圖檔
    image = imread(path, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
 
 
    // 檢查讀檔是否成功
    if(! image.data )
    {
        cout <<  "無法開啟或找不到圖檔" << std::endl ;
        return -1;
    }
 
 
 
    namedWindow("original image",  CV_WND_PROP_AUTOSIZE);
    imshow("original image", image);
    //-------------------------------------    
    int numPts = 10000;
    AddNoise(image, numPts);
    namedWindow("image with noise",  CV_WND_PROP_AUTOSIZE);
    imshow("image with noise",  image);
    waitKey(0);
    getchar();
    return 0;
}

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Distance Transform [2]經常應用在二值影像,其運算結果則為一灰階影像,

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C:\Program Files (x86)\IrfanView

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image

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Before you start to read this article, you should have read VS2013 Build OpenCV2.4.9 with CUDA.

Some prerequisites are needed:

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image

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