一.K近邻 有两个类,红色.蓝色.我将红色点标记为0,蓝色点标记为1.还要创建25个训练数据,把它们分别标记为0或者1.Numpy中随机数产生器可以帮助我们完成这个任务 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 包含25个已知/训练数据的(x,y)值的特征集 trainData = np.random.randint(, , (, )).astype(np.float32) # 用数字0和1分别标记红色和蓝色

部分 VIII机器学习 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 46 K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 46.1 理解 K 近邻目标 • 本节我们要理解 k 近邻(kNN)的基本概念.原理 kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了.想法也很简单,就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居.我们将使用下面的图片介绍它. 上图中的对象可以分成两组,蓝色方块和红色三角.每一组也可以称为一个 类.我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子,而所有的房子分别属于蓝色和红色家族,

背景分割器BackgroundSubtractor是专门用来视频分析的,会对视频中的每一帧进行"学习",比较,计算阴影,排除检测图像的阴影区域,按照时间推移的方法提高运动分析的结果.而且BackgroundSubtractor不仅可以用于背景分割,而且还可以提高背景检测的效果.在opencv中有三种分割器:KNN,MOG2,GMG. 通过mog2实现 import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture(1) mog = cv2.crea

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有

转载:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6967515 PS:很多时候,我们并不需要特别精通某个理论,而且有的时候即便你非常精通,但是当你真正去用它时,也会错误百出. 也就是说,要做到会用(这是终极目标),出现问题时,能够快速解决就ok了.对理论的熟悉,可以通过简单的实例来加深. 最厉害的,往往是那些深入浅出的人... openCV中贝叶斯分类器相关的API及其用法举例 openCV中与贝叶斯分类器相关的API函数有以下几个: (

SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最经常使用的是用于分类,只是SVM也能够用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,opencv中自然也是有集成好了,我们能够直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单.易于使用和高速有效的SVM模式识别与回归的软件包. 网上讲opencv中SVM使用的文章有非常多,但讲SVM參数优化的文章却

经过2天的努力终于算是大概弄清楚了opencv中的vs框架是大概是如何工作的了,下面贴一下我自己写的代码注释.非常详细.对初学者有帮助.尤其详细分析了RunBlobTrackingAuto()函数,在看注释之前应该首先大概了解一下 Blob Tracking Tests和Blob Tracking Modules的说明文档.这样比较容易理解.说明文档的位置在  opencv的安装位置的opencv\doc\vidsurv 代码注释为本人原创,转载请注明原为地址:http://blog.csdn.

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理 什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理 我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

OpenCV中的SVM参数优化 svm参数优化opencv SVMSVR参数优化CvSVMopencv CvSVM        SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最常用的是用于分类,不过SVM也可以用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,OpenCV中自然也是有集成好了,我们可以直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单

首先说一下这个级联分类器,OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文(Robust Real-Time Face Detection)编写的,查看那篇论文,知道构建分类器的步骤如下: 1.根据haar-like特征训练多个弱分类器 2.使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器 3.最终的分类器是由多个强分类器级联而成 下面这幅图是弱分类器组合成强分类器的示意图(图片来源于网络): 下面这张是多个强分类器级联的示意图(图片来源于网络): 在了解了级联分类器是怎么一回事后,

opencv中的SVM图像分类(二) 标签: svm图像 2015-07-30 08:45 8296人阅读 评论(35) 收藏 举报  分类: [opencv应用](5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   原创作品 转载请注明出http://blog.csdn.net/always2015/article/details/47107129 上一篇博文对图像分类理论部分做了比较详细的讲解,这一篇主要是对图像分类代码的实现进行分析.理论部分我们谈到了使

如需转载请注明本博网址:http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/47733363. 一  训练框架 训练人脸检測分类器须要三个步骤: (1) 准备正负样本集,分别放到两个目录里. 我使用的是麻省理工的那个人脸库.大家能够网上搜一下. (2)把正样本集生成正样本描写叙述文件(*.vec),把负样本集生成负样本集合文件.详细怎么操作请參考我博客中的另外两篇文章,各自是http://blog.csdn.net/ding977921830/a

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

[计算机视觉]Opencv中的Face Detection using Haar Cascades 标签(空格分隔): [图像处理] 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 五种典型的haar-like特征,为何能用来检测人脸,人眼呢? 它给出的一个经验之谈是 1. the region of the eyes is often darker than the region of the nose and cheeks 2. the eyes a

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)