OpenCV KNN 之 使用方法】的更多相关文章

http://blog.csdn.net/WL2002200/article/details/43149229 OpenCV 中KNN构造函数如下. C++: CvKNearest::CvKNearest() C++: CvKNearest::CvKNearest(const Mat& trainData, const Mat& responses, const Mat& sam- pleIdx=Mat(), bool isRegression=false, int max_k=3…
opencv中的.at方法是用来获取图像像素值得函数: interpolation:差值 histogram:直方图…
转自:http://blog.csdn.net/lyflower/article/details/1728642 文本分类中KNN算法,该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.因此,采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题.另外,由于…
下面对使用opencv显示视频做一个简单的记录.当然,网上这方面的资料已经数不胜数了,我只是将其简单记录,总结一下. 在opencv中显示视频主要有: (1)从本地读取视频和调用摄像头读取视频 (2)使用C接口和使用C++接口 一.使用opencv显示本地视频 1.使用opencv的C++接口显示本地视频 /* *使用opencv的C++接口显示本地视频 */ #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc…
有的时候我们需要将几个矩阵按行或者按列进行合并成一个大矩阵,这在Matlab里面非常的简单,但在OpenCV里面并没有这样的方法,现在我在OpenCV的源码里面发现合并矩阵的方法,分享给大家. A = [ ]; B = [ ]; C = [A;B]; 上面的是Matlab语言的矩阵合并,非常的简洁简单.接下来我给出OpenCV的两个矩阵的合并代码. Mat mergeRows(Mat A, Mat B) { CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B…
KNN近邻分类法(k-Nearest Neighbor)是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一. 这个算法首先贮藏所有的训练样本,然后通过分析(包括选举,计算加权和等方式)一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值.这种方法有时候被称作“基于样本的学习”,即为了预测,我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量. 简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本,然后看这K个样本中哪个类别的样本多,则待判定的值(或说抽样)就属于这个类别. 有两类不同的样本数据,分别用蓝色…
三 ,  ROS 环境下 如何进行相机标定 刚开始做到的时候遇到一些问题没有记录下来,现在回头写的时候都是没有错误的结果了,首先使用ROS标定相机, 要知道如何查看节点之间的流程图  rosrun rqt_graph rqt_graph ,如何查看我们运行的节点  rosnode list,    查看运行的话题 rostopic list  或者rostopic list -v 查看每个节点的性质 首先需要学习的是  wiki.ros.org/cv_bridge/Tutorials/Using…
一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *…
(注:第一种方法是我的原创 ^_^. 第二种方法是从网上学习的.) 第一种方法:利用 板卡的API:  GetJpegImage 得到 Jpeg 格式的图像数据,然后用opencv里的一个函数进行解码,得到IplImage对象.(我很郁闷海康威视采集卡为什么不直接提供RGB图像数据,而是提供了一个Jpeg数据给用户.) libjpeg库就是专门处理 jpeg 格式的图像数据的,包括解码缩jpeg 格式的图像等. opencv的库依赖于libjpeg库.我看了libjpeg库的源代码,然后又看了o…
在古老的CNN方法出现以后,并不能适用于图像中目标检测.20世纪60年代,Hubel和Wiesel( 百度百科 )在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN). 参考:DNN的演进结构--CNN AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapir…