机器学习加hog变差

机器学习初探（手写数字识别）HOG图片

这里我们讲一下使用HOG的方法进行手写数字识别: 首先把代码分享出来: hog1.m function B = hog1(A) %A是28*28的 B=[]; [x,y] = size(A); %外圈补0 A(:,y+) = ; A(x+,:) = ; :x deltax(:,i)=A(:,i+)-A(:,i); end :y deltay(i,:)=A(i+,:)-A(i,:); end : : Px=deltax(i*-:i*+,j*-:j*+); Py=deltay(i*-:i*+,j*

UWP通过机器学习加载ONNX进行表情识别

首先我们先来说说这个ONNX ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型.它使得不同的人工智能框架(如Pytorch, MXNet)可以采用相同格式存储模型数据并交互. ONNX的规范及代码主要由微软,亚马逊 ,Facebook 和 IBM 等公司共同开发,以开放源代码的方式托管在Github上.目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有: Caffe2, PyTorch, MXNet,ML.NET,TensorRT 和 Microsoft CNTK,并

Python开发者年度调研，结果出乎意料！

来源商业新知网,原标题:Python开发者年度调研:一半Python用户也用JS,2/3选择Linux系统作为高级编程语言,Python的受欢迎程度近几年一直在往上涨.每年,Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告,统计当年的发展情况,并发布调研报告. 今年也不例外,有超过150多个国家的2万多名开发人员加入了这场深入调查,刚刚发布的报告通过7个角度对Python的使用现状.趋势与未来进行了解读. 以下是几个最新的趋势: 1.使用Python作为主语言的开发人员中,有一半的用户也使用

（sklearn）机器学习模型的保存与加载

需求: 一直写的代码都是从加载数据,模型训练,模型预测,模型评估走出来的,但是实际业务线上咱们肯定不能每次都来训练模型,而是应该将训练好的模型保存下来 ,如果有新数据直接套用模型就行了吧?现在问题就是怎么在实际业务中保存模型,不至于每次都来训练,在预测. 解决方案: 机器学习-训练模型的保存与恢复(sklearn)python /模型持久化 /模型保存 /joblib /模型恢复在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做交叉验证,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Pyt

利用机器学习实现微信小程序-加减大师自动答题

之前有看到微信小程序<跳一跳>别人用python实现自动运行,后来看到别人用hash码实现<加减大师>的自动答题领取娃娃,最近一直在研究深度学习,为啥不用机器学习实现呢?不就是一个分类问题吗如何实现自动答题微信小游戏<加减大师>? 思考: 图像识别吗? 如何建立特征工程? 选用什么算法? 一.图像特征工程如何获取手机游戏上的图片? 使用adb命令截取手机屏幕: 在PC端和手机端同时运行APowerMirror软件,将手机投屏到电脑上,然后使用Pillow包中的截图方

[Python]-pandas模块-机器学习Python入门《Python机器学习手册》-02-加载数据：加载文件

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 02-加载数据包括: 加载样本数据集创建仿真数据集加载CSV文件加载Excel文件加载json文件查询SQL数据库其中1.2部分内容主要是sklearn库中datasets的基本应用,在02-加载数据:加载数据集进行详细叙述. 3

[Python]-sklearn模块-机器学习Python入门《Python机器学习手册》-02-加载数据：加载数据集

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 以下是根据书上的代码进行实操,注释基本写明了每句代码的作用(写在本句代码之前)和print的输出结果(写在print之后).不一定严格按照书上内容进行,根据代码运行时具体情况稍作顺序调整,也加入了一些自己的理解. 如果复制到自己的环境下跑一遍输

45、Docker 加 tensorflow的机器学习入门初步

[1]最近领导天天在群里发一些机器学习的链接,搞得好像我们真的要搞机器学习似的,吃瓜群众感觉好神奇呀. 第一步其实也是最后一步,就是网上百度一下,Docker Toolbox,下载下来,下载,安装之后会有三个图标,这里给大家截一下图不过,这三个图标首先我们都不需要去点击他们.为什么呢?看来这么多片博文,感觉最靠谱的就是这一篇了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133506.htm 需要先去点击Git Bash这个图标,然后,输入 notepad .b

机器学习进阶-光流估计 1.cv2.goodFeaturesToTrack(找出光流估计所需要的角点) 2.cv2.calcOpticalFlowPyrLK(获得光流检测后的角点位置) 3.cv2.add(进行像素点的加和)

1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点参数说明:old_gray表示输入图片,mask表示掩模,feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最好的角点2. pl, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,

机器学习进阶-图像基本操作-数值计算 1.cv2.add(将图片进行加和) 2.cv2.resize（图片的维度变换） 3.cv2.addWeighted(将图片按照公式进行重叠操作)

1.cv2.add(dog_img, cat_img) # 进行图片的加和参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414)) # 根绝给定的维度进行变化 cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1) 使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x

机器学习：从sklearn中加载数据

一.sklearn模块 sklearn模块下有很多子模块,常用的数据集在:sklearn.datasets模块下: 通过数据集中DESCR来查看数据集的文档: 从datasets中加载数据: import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # 查看datasets中的数据,一般格式为:datasets.load_ + 数据集的名称(按T

PCB 机器学习(ML.NET)初体验实现PCB加投率预测

使用ML.NET建立PCB加投率模型对单一蚀刻工序进行加投率预测, 此实例为最简单预测,要想实现全流程加投率预测挑战难度还是挺大的,可以查看另一种关于大数据在PCB行业应用---加投率计算基本原理:PCB 加投率计算实现基本原理--K最近邻算法(KNN) 一.PCB加投数据结构建立数据结构,蚀刻工序影响报废的的关键参数,铜厚.线宽公差.最小线宽.最小线距(实际影响参数会更多) /// <summary> /// PCB加投模型样本数据结构(此为演示结构并非真实加投模型结构)--蚀刻工序

机器学习之保存与加载.pickle模型文件

import pickle from sklearn.externals import joblib from sklearn.svm import SVC from sklearn import datasets #定义一个分类器 svm = SVC() iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target #训练模型 svm.fit(X,y) #1.保存成Python支持的文件格式Pickle #在当前目录下可以看到svm.pic

机器学习模型从windows下 spring上传到预发布会导致模型不可加载

1.通过上传到redis,程序通过redis拉取模型,解决问题. 2.问题原因初步思考为windows下模型文件上传到 linux导致,待继续跟进查找.

机器学习进阶-直方图与傅里叶变换-傅里叶变换(高低通滤波) 1.cv2.dft(进行傅里叶变化) 2.np.fft.fftshift(将低频移动到图像的中心) 3.cv2.magnitude(计算矩阵的加和平方根) 4.np.fft.ifftshift(将低频和高频移动到原来位置) 5.cv2.idft(傅里叶逆变换)

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img) 将图像中的低频部分移动到图像的中心参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img