1.cv方向的源码步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两
2.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
3.BBIBOLL多空布林线是什么
4.OpenCV:Mat源码解读
5.Opencv blur源码解析
6.OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

cv方向的步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两

       本篇文章聚焦于对GaitSet源码在GitHub上的测试流程解析。首先，源码深入探讨了测试部分的源码架构，从初始化阶段开始，源码测试代码与训练部分紧密相连，源码但存在关键差异。源码公众号管理平台 源码

       在测试阶段，源码重点关注的源码是test.py文件中的测试函数，这里与训练过程中在initialization.py的源码初始化环节相呼应。测试函数通过改变DataLoader中的源码sampler和collate_fn参数，确保测试样本的源码采样方式符合特定需求。具体而言，源码当训练阶段设置self.sample_type='all'时，源码测试阶段的源码采样策略也相应地采取全采样策略。

       测试流程继续，源码样本通过网络处理后，生成特征维度被记录。接下来，通过返回m变量，进入evaluation阶段，具体为evaluator.py文件。这一部分涉及到探针集（probe set）和画廊集（gallery set）的概念，详细解释可参考相关文章。最终，编程猫源码公开课4通过计算acc（准确率），测试阶段对rank-1准确度（包含相同视角）和rank-1准确度（不包含相同视角）进行了评估。

       至此，测试部分解析完成。对于GaitSet源码的代码开源计划已在GitHub上启动，对于入门步态识别领域的人来说，GaitSet提供了一个相当不错的起点。然而，后续将不再深入探讨GaitSet的代码细节，转而关注最新的步态识别框架OpenGait。如果在阅读GaitSet代码过程中遇到问题，鼓励通过私聊或评论方式与作者交流，作者将及时提供回复。

       若文章内容对读者有所帮助，请考虑进行一键三连操作，表达支持。感谢大家的阅读与关注！

opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

       OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，bbi趋势线主图指标源码采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。

       简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，找到最近的q点，其距离加上f(q)值。

       公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。

       如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的单机版水果机源码原理和知识，共同进步。

BBIBOLL多空布林线是什么

       多空布林线(BBIBOLL)是以多空线为中心线，多空线的标准差为带宽的轨道线。UPR线为压力线，对股价有压制作用，DWN线为支撑线，对股价具有支撑作用，BBIBOLL线为中轴线。

       多空布林线(BBIBOLL)指标源码：

       CV:=CLOSE;

       BBIBOLL:(MA(CV,3)+MA(CV,6)+MA(CV,)+MA(CV,))/4;

       UPR:BBIBOLL+M*STD(BBIBOLL,N);

       DWN:BBIBOLL-M*STD(BBIBOLL,N);

       多空布林线(BBIBOLL)指标 参数：

OpenCV:Mat源码解读

       OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。

       Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的ssm课程设计报告带源码内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。

       UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的基本构造就有了基础概念。

       Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。

       通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。

       最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。

Opencv blur源码解析

       本文详述了在Opencv非GPU环境下，blur函数的完整执行流程以及优化策略。首先，我们可在4.5.5版本的modules/imgproc/src/box_filter.dispatch.cpp文件中找到blur的定义。默认情况下，CV_INSTRUMENT_REGION()宏被关闭，但可以通过修改CMake设置启用，用于性能检测。

       代码中，boxFilter调用的是归一化的归一化处理，通过CV_OCL_RUN判断是否能使用OpenCL。对src_矩阵的操作表明，函数直接处理原始数据。参数ddepth的处理确保其类型合理，通过creat函数的复用策略减少内存分配。在处理边界条件时，BORDER_ISOLATED位运算在代码中起到重要作用。

       对于自定义硬件支持的部分，本文主要关注非特定硬件的实现，如CALL_HAL和CV_OVX_RUN。createBoxFilter函数返回一个通用过滤器，根据输入参数，boxFilter是可分离滤波的，对行和列分别处理以优化计算。理解不同过滤器类型，如filter2D、rowFilter和columnFilter，有助于深入理解整个过程。

       BoxFilter的算法思想可参考相关优化笔记。sumType参数的使用是关键，它决定了中间存储结果的类型。函数执行过程中，CV_INSTRUMENT_REGION()追踪时间，CV_CPU_DISPATCH则用于指令集加速。FilterEngine__apply函数中，RowSum和ColumnSum类负责行和列的滤波操作，不同kernel_size和channels的处理策略各有侧重。

       总的来说，blur的执行涉及多个步骤，包括性能监测、数据处理、边界条件判断和优化的滤波操作。了解这些细节有助于深入理解Opencv的优化技术。对于Opencv在不同硬件层面的加速，后续如有更新，将分享更多内容。

OpenCV Carotene 源码阅读（持续更新）

       OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的，特别针对ARM Neon架构，旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的魅力，揭示其独特的功能点，如accumulate函数的多变接口，包括square accumulate和addweight，后者展示了创新的处理策略。

       Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同，采用了seperateFilter算法，而非传统的O(1)复杂度，展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是，行方向移位求和和normalize系数的量化计算，都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节，不妨直接查看其源码，那里充满了值得学习的见解和实践经验。

       Carotene在指令处理上展现出了高效能，如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作，通过vqrdmulhq_s等矢量化指令，实现了寄存器数据的复用。对于边界处理，left_border通过set_lane技术轻松搞定，而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现，行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成，即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下，Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。

       在模糊处理上，GaussianBlur遵循Blur的优化思路，对gauss_kernel进行了量化。另外，还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子，它们巧妙地结合了neon指令和宏定义，为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计，充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。

       总的来说，Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源，无论是对于开发者还是对性能追求者来说，都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣，不要犹豫，立即投身于源码的世界，你会发现其中隐藏的无数精彩。