利用opencv3中的kmeans实现抠图功能

kmeans算法主要用来实现自动聚类,是一种非监督的机器学习算法,使用非常广泛.在opencv3.0中提供了这样一个函数,直接调用就能实现自动聚类,非常方便. 函数原型: C++: double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int flags, OutputArray centers=noArray() ) 有7个参数,分别表示:…

在opencv3中的机器学习算法

在opencv3.0中,提供了一个ml.cpp的文件,这里面全是机器学习的算法,共提供了这么几种: 1.正态贝叶斯:normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介绍过:在opencv3中实现机器学习之:利用正态贝叶斯分类 2.K最近邻:k nearest neighbors classifier 3.支持向量机:support vectors machine 请参考我的另外一篇博客:在opencv3中实现机器学习之:利用svm(支持向量机)分类 4.决…

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

来源:, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中…

如何利用excel中的数据源制作数据地图

关于这个问题,制作数据地图的方法已不新奇,总体来说有这么几类方案: 一类方案:直接在excel里制作优势:个人小数据量应用较为方便简单缺点:需要熟悉VBA,且更强大的功能对VBA水平要求较高 1.绘制地图图形 + VBA宏语言思路:用插入图形"任意多边形"绘制地图:每一个"任意多边形"赋予正确名称:对"任意多边形"赋值:利用VBA对"任意多边形"的值进行操作, 例如上色. 先准备一张所需要的地图图片,网上都有,可以下载…

[置顶] LOAD语句：利用MSSQL中的xp_cmdshell功能，将指定文件夹下的指定文件，生成mysql的LOAD语句

LOAD语句:利用MSSQL中的xp_cmdshell功能,将指定文件夹下的指定文件,生成mysql的LOAD语句 declare @sql varchar(4000), @dirpath varchar(1024), @file_type varchar(16), @target_table varchar(256); select @target_table = '`AdConversions`.`App_AdCreative_Device_Mapping_Conversion`' ,@di…

利用html5中的localStorage获取网页被访问的次数

利用html5中的localStorage获取网页被访问的次数 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <div id="box"></div> <script type="text/javascript&…

利用Eclipse中的Maven构建Web项目（三）

利用Eclipse中的Maven构建Web项目 1.将Maven Project转换成动态Web项目,鼠标右键项目,输入"Project Facets" 2.依据Dynamic Web Module的版本号改动Java Compiler中的"Compiler compliance level"的版本号 3.设置部署程序集(Web Deployment Assembly),删除含有"test" 4.将Maven的jar包公布到lib下, "…

利用Eclipse中的Maven构建Web项目报错（二）

利用Eclipse中的Maven构建Web项目 1.错误描述 [INFO] Scanning for projects... [INFO] [INFO] Using the builder org.apache.maven.lifecycle.internal.builder.singlethreaded.SingleThreadedBuilder with a thread count of 1 [INFO] [INFO] -----------------------------------…

利用Eclipse中的Maven构建Web项目报错（一）

利用Eclipse中的Maven构建Web项目 1.在进行上述操作时,pom.xml一直报错 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.o…

利用Eclipse中的Maven构建Web项目（二）

利用Eclipse中的Maven构建Web项目 1.新建源文件夹,Java Resources鼠标右键,"New-->Source Folder" 2.新建src/main/java src/main/resources src/test/java src/test/resources四个源包 3.双击每个文件夹的Output folder,选择路径 src/main/java和src/main/resources,选择路径target/classes; src/test…

利用Eclipse中的Maven构建Web项目（一）

利用Eclipse中的Maven构建Web项目 1.新建一个Maven Project,"New-->Other..." 2.选择"Maven Project" 3.选择项目路径 Usedefault Workspace location默认工作空间, 选择项目类型在Artifact Id中选择maven-archetype-webapp 4.分别输入Group Id.Artifact Id和Package,单击"Finish" 5.Ma…

利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下如何不靠耐心测试通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook…

opencv3中SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor、BruteForceMatcher的使用

opencv2中SurfFeatureDetector.SurfDescriptorExtractor.BruteForceMatcher在opencv3中发生了改变.具体如何完成特征点匹配呢?示例如下: //寻找关键点 int minHessian = 700; Ptr<SURF>detector = SURF::create(minHessian); detector->detect( srcImage1, keyPoint1 ); detector->detect( srcI…

善于利用python中的os模块

作为一个程序猿,平时善于利用python中的os模块进行路径等操作,会省去很多麻烦,下面总结一下我平时经常用到的方法: import os os.getcwd() # 获取当前文件所在的目录 os.path.join(path, 'name') # 拼接文件目录 os.path.join(os.getcwd() , 'name') # 结合前两个,取本文件目录下的相关文件 os.listdir('dir_name') # 查看指定文件夹所有文件名,以列表的形式返回 os.path.exists(…

利用.Net中Process类调用netstat命令来判断计算端口的使用情况

利用.Net中Process类调用netstat命令来判断计算端口的使用情况: Process p = new Process();p.StartInfo = new ProcessStartInfo("netstat", "-a");p.StartInfo.CreateNoWindow = true;p.StartInfo.UseShellExecute = false;p.StartInfo.WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hi…

利用Linux中的计划任务+PHP网页程序(转)

利用Linux中的计划任务+PHP网页程序,实现对web服务器运行状况的监测[每5分钟监测一次,并邮件提醒]一.我的监测服务器环境:rhel5.5+apache2.2+php5二.功能描述:写一个PHP页面,实现如下功能:请求要监控的WEB服务器的某一个页面的内容,如果返回不到数据,或者返回的数据里没有包含我期望的代码[用于自定义错误页面时的情况],那我就认为WEB服务出问题了[宕机或者遭到内容改写攻击],然后就发送一个邮件出来,这个邮件可以和手机进行绑定[139邮箱可以做到]而我在计划任务里去…

利用ES6中的Proxy和Reflect 实现简单的双向数据绑定

利用ES6中的Proxy (代理) 和 Reflect 实现一个简单的双向数据绑定demo. 好像vue3也把 obj.defineProperty() 换成了Proxy+Reflect. 话不多说,直接上代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>proxy</title> </hea…

利用Nginx中的Upstream模块配置服务器负载均衡

1. 前言 nginx有一个最大的功能就是可以实现服务器的负载均衡,本篇博文就利用nginx中的upstream模块来配置一个简单的负载均衡.关于nginx的安装和配置文件可以查阅博文:windows下安装nginx和基本配置,这里不再赘述. 2. 什么是负载均衡所谓负载均衡,就是nginx可以配置代理多台服务器主机,当前端页面的请求到来时,nginx可以在多台服务器主机中选择一个当前负载压力较小的服务器,然后将该访问请求转发给被选择的服务器,这样就保证了当用户访问前端页面时,后端服务器集群中…

sklearn中的KMeans算法

1.聚类算法又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇).这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布. 2.KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类.簇就是聚类的结果表现.簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(centroids).在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值,质心的纵坐标就是这…

python中学习K-Means和图片压缩

python中学习K-Means和图片压缩大家在学习python中,经常会使用到K-Means和图片压缩的,我们在此给大家分享一下K-Means和图片压缩的方法和原理,喜欢的朋友收藏一下吧. 通俗的介绍这种压缩方式,就是将原来很多的颜色用少量的颜色去表示,这样就可以减小图片大小了.下面首先我先介绍下K-Means,当你了解了K-Means那么你也很容易的可以去理解图片压缩了,最后附上图片压缩的核心代码. K-Means的核心思想 k-means的核心算法也就上面寥寥几句,下面将分三个部分来讲解…

opencv3中surfDetector中使用

https://www.cnblogs.com/anqiang1995/p/7398218.html opencv3中SurfFeatureDetector.SurfDescriptorExtractor.BruteForceMatcher的使用 opencv2中SurfFeatureDetector.SurfDescriptorExtractor.BruteForceMatcher在opencv3中发生了改变.具体如何完成特征点匹配呢?示例如下: //寻找关键点 int minHessian…

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了.对于计算密集型算法(如语义分割),单个GPU可能需要几天时间来优化模型.但多GPU硬件很贵.不会再有了:NVIDIA的云上多GPU硬件实例,比如AWS P3,只允许你支付你使用的东西.云实例允许您利用支持Tensor核心的最新一代硬件,以适度…

在opencv3中实现机器学习算法之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

在opencv3中实现机器学习之：利用逻辑斯谛回归（logistic regression)分类

logistic regression,注意这个单词logistic ,并不是逻辑(logic)的意思,音译过来应该是逻辑斯谛回归,或者直接叫logistic回归,并不是什么逻辑回归.大部分人都叫成逻辑回归,无奈啊...虽然这个算法中有回归二字,但它做的事情却并不是回归,而是分类.这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法.因此,logistic回归瞬间也变得高大上起来. 本文用…

在opencv3中实现机器学习之：利用正态贝叶斯分类

opencv3.0版本中,实现正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier)分类实例 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创…

在opencv3中实现机器学习之：利用svm(支持向量机)分类

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动,取消了CvSVMParams这个类,因此在参数设定上会有些改变. opencv中的svm分类代码,来源于libsvm. #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zer…

在opencv3中利用SVM进行图像目标检测和分类

采用鼠标事件,手动选择样本点,包括目标样本和背景样本.组成训练数据进行训练 1.主函数 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; Mat img,image; Mat targetData, backData; bool flag = true; string wdname = "image"; voi…

opencv3中的机器学习算法之：EM算法

不同于其它的机器学习模型,EM算法是一种非监督的学习算法,它的输入数据事先不需要进行标注.相反,该算法从给定的样本集中,能计算出高斯混和参数的最大似然估计.也能得到每个样本对应的标注值,类似于kmeans聚类(输入样本数据,输出样本数据的标注).实际上,高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用. 在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM,函数原型为: bool trainEM(InputArray samples, OutputArray logLikelihoods=n…

机器学习中的K-means算法的python实现

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k…

scikit-learn 中的 KMeans

语法 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, # 簇的个数, 默认为 8 init='k-means++', # 初始簇中心的获取方法 n_init=10, # 初始簇中心的更迭次数, 默认为 10 max_iter=300, # 最大迭代次数,默认为 300 tol=0.0001, # 容忍度,即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances='auto', # 是否需要提前计算距离 verbose=0, # 冗长模式 random_…

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