原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c2f929b0100qse8.html 有三种工具可用1.网上有一个xls文FormatDataLibsvm.xls具有宏命令,可以利用其中的宏命令来实现.对于属性数据只有一二百的,这种工具简单方便. 2.对于一两千的就需要借助代码之类的工具了.其实仔细看cjlin的libsvm网站http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,从网站的Libsvm FAQ中有提到的格式转换的方法Q: H

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

1.libsvm数据格式 libsvm使用的训练数据和检验数据文件格式如下: [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] … [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] … label  目标值,就是说class(属于哪一类),就是你要分类的种类,通常是一些整数. index 是有顺序的索引,通常是连续的整数.就是指特征编号,必须按照升序排列 value 就是特征值,用来train的数据,通常是一堆实数组成.

以上是我上一篇文章中的代码实现,里面分别用了opencv中的SVM和LibSVM,opencv的SVM用起来更方便,但貌似内部其实也是基于Libsvm,同样的参数训练出来的结果是一致的,里面有Libsvm的调用过程,如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源码文件分别是svm.h和svm.cpp,林智仁的库里自带的那两个核心文件即可. libsvm的用法让人更感觉是在用C的写法,opencv封装过的易用性更好,稍后我会把工程文件放到github上供大家下载,若有什么错误,还请批评指教~

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大家做参考. [https://github.com/YihangLou/SVM-Minist-HandWriting-Recognition]https://github.com/YihangLou/

使用libsvm对MNIST数据集进行实验 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老师给的数据很简单,也就1000个数据点,使用svm进行分类.没有太多好说的

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted

前言 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. GitHub上有大神总结的非常好的源码及博客,链接如下 GitHub: https://github.com/zhengwh/captcha-svm https://github.com/zhengwh/captcha-tensorflow 博客:htt

http://blog.csdn.net/u010340854/article/details/19159883 https://github.com/cjlin1/libsvm 项目中要用到svm分类器,自己实现的话太费时间,于是寻找开源实现,找到了libsvm. Java版本是一个jar包,引入到工程中即可使用. 需要注意的是,java版本充满了c++风格(类名小写,命名使用下划线_分隔等等),使用者需要稍微适应一下. 核心类是svm类,最常用的几个方法如下(都是static方法): svm

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老

 分类前具备的数据集: 书本第九章数据集(训练集):agesonly.csv和matchmaker.csv. agesonly.csv 格式是: 男年龄,女年龄,是否匹配成功 24,30,1 30,40,1 22,49,0 43,39,1 matchmaker.csv数据格式是:  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址 ,  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址  , 是否匹配成功. 数据每一行是两个人的个人信息和最终是否匹配 39,yes,no,skiing:knitting:danc

LibSVM是一款简单易用的支持向量机工具包.包括了C和Java的开发源代码.大家能够訪问其官网进行了解和下载相关文件. 这里以其官网的第一个数据集a1a 为例.练习使用多项式核和径向基核来对数据集进行分类. 1.准备工作 因为从官网下的最新的2015.12月公布的libsvm-3.21版本号中已生成的exe文件不支持Windows32位系统,所以使用的之前的一版libsvm-3.20. 将其下下来打开,里面包括了下面文件: 当中data里面放的是LibSVM分享的数据集a1a: gnuplot

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

最近,我们在项目中实践了webp图片,并且抽离出了工具模块,整合到了项目的基础模板中.传闻IOS10也将要支持webp,那么使用webp带来的性能提升将更加明显.估计在不久的将来,webp会成为标配. 本文主要分享一下我们在webp图片使用上的实践之路. 我们会从三部分来聊聊webp这个话题. 什么是webp,它有什么用? 使用webp的常规方法以及优劣. 我们是如何用上webp的. PS:如果是对webp有一定了解的朋友,建议直接看第三部分.因为是讲我们的实践之路,所以第三部分会多讲一些. 一

这里将会介绍如何通过background-image设置背景图片,以及背景图片的平铺.拉伸.偏移.设置大小等操作. 1. 背景图片样式分类 CSS中设置元素背景图片及其背景图片样式的属性主要以下几个: background-image :设置元素的背景图片. background-repeat :设置如何平铺背景图片. background-attachment :设置背景图片是否固定或随着滚动移动. background-position :设置背景图片的位置. background-size

来博客园有一个月了,哈哈.在这里学到了很多东西.今天也来试着分享一下学到的东西.希望能和大家做朋友共同进步. 最近由于项目需要上传多张图片,对于我这只菜鸟来说,以前上传图片都是直接拖得控件啊,而且还是一次只能传一张.由于现在 项目用的是MVC,像Asp那样 拖控件 是不现实了.在我脑海中立刻就浮现出一个想法,网上一定有插件,哈哈.去网上一搜索,哇哦这么多.在众多的插件中我被百度的WebUploader吸引了.官网上写着:"WebUploader是由Baidu WebFE(FEX)团队开发的一个简

title: Markdown 图片助手 v0.1 toc: true comments: true date: 2016-06-04 16:40:06 tags: [Python, Markdown] category: Markdown --- 项目介绍 MarkdownPicPicker 是一个Markdown写作辅助工具.它能将剪贴板中的图片上传到网络图床中,并将markdown格式的图片链接(![]())复制到剪贴板中. 项目地址:https://github.com/kingname

我在访问时光网.网易云音乐等网站时,发现将它们页面中的一些图片URL修改一下就可以得到不同尺寸的图片,于是思考了其实现方案,我的思路是:URL Rewrite + 实时处理 + 缓存,对用户请求的URL进行重写,然后利用图片处理类库对图片进行处理,接着缓存该尺寸图片并输出到浏览器.使用PHP和Node.js实现了一遍,基本达到了需要的效果. 1.Nginx+Node.js(express)实现 URL重写 这里Nginx主要是做一个URL重写和反向代理的功能,配置如下所示: location ~

我们先实现从指定路径读取图片然后输出到页面的功能. 先准备一张图片imgs/dog.jpg. file.js里面继续添加readImg方法,在这里注意读写的时候都需要声明'binary'.(file.js 在上一篇文章nodejs进阶3-路由处理中有完整的内容) readImg:function(path,res){         fs.readFile(path,'binary',function(err,  file)  {             if  (err)  {        

页眉常用于显示文档的附加信息,我们可以在页眉中插入文本或者图形,例如,页码.日期.公司徽标.文档标题.文件名或作者名等等.那么我们如何以编程的方式添加页眉呢?今天,这篇文章向大家分享如何使用了免费组件Free Spire.PDF给PDF文档添加文本和图片页眉.这个组件提供了一些方法,可以帮助我们快速方便地实现此目的. 添加页眉步骤: 首先,创建一个Visual C#控制台项目,添加组件引用并使用以下命名空间. using System; using System.Drawing; using S

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚