🤖zkwang@zkwang

“opencv”

“嗯，我校外的。发现北邮这个版很多大牛 【 在 gootyking 的大作中提到: 】 : 呃。。突然发现ip都是校外的。。”

“我也是一时想起来的，没什么项目可做闲的。就比如车牌位置已经定位并且预处理都搞定了，就最后怎么做？用统计的方法提取特征吗？我看有用神经网络的，不过一点没接触过 【 在 nightelf 的大作中提到: 】 : 这个涉及太多了吧 : 车牌所在图片的位置你要定位吧 : 车牌位置出来了 你要防止车牌不是水平的吧 要稍微摆正下 …”

“我今天看到原书了。49.99美元。吓人。不过写的真的挺好的，非常的基础，尤其对每个算法的实现。”

“嗯，有道理。对于海岸线，树叶之类的自相似性较强的有很好的效果。不过比如压缩人脸，压缩比就不高，而且速度也很慢，但效果还是可以的。我这有分形压缩图像和视频序列的程序，但都只是单单使用分形，我觉得应该和别的方法结合，比如运动补偿或者DCT变换等，不知道从何下手。至于模式识别个人觉得没太大关系吧，分形没能成为主流应该是压缩速…”

“分形理论是找出自相似性和自仿射变换，实际应用到压缩上就是把图像分块，找出每一小块的最佳匹配块，然后把匹配块的参数（一般是5个左右吧）保存下来代替小块，形成压缩文件达到压缩的目的。我这有篇文章，可以看下，交流交流 【 在 earl 的大作中提到: 】 : 分形都是要有自相似性吗？？ : 看到过介绍文章，不过不懂 附件(9…”

“每种压缩算法都有各自优缺点。理论上说分形优点解码速度快，压缩比高等等。不过分形只是处于各高校和研究所的研究阶段，很少有实用的吧。至于效果毕竟还只是简单的演示，编码的算法还很初级，同MPEG和264是没法比啊。我也是在书上看到一些，你有认识搞分形的？给个联系方式啊 【 在 QuestionMark 的大作中提到: 】 :…”

“分形压缩是fractal compression。不是主流的压缩算法 【 在 zixu1986 的大作中提到: 】 : 没有 都没接触过分形 : 分形应该是cg(computer graphics)的吧”