机器学习 机器学习的目的是把数据转换成信息。 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。 人脸识别 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。 ...
HOG特征描述 首先我们来了解一下HOG特征描述子。 HOG特征描述子 HOG descriptors 是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在 年的一篇介绍行人检测方法的论文提到的特征描述子 论文以及演讲可参见参考资料 。 其主要思想是计算局部图像梯度的方向信息的统计值,来作为该图像的局部特征值。 如上图,归一化图像后,由于颜色数据对我们没有帮助,所以将图片转为灰度图。 然后将 ...
2012-12-03 08:24 2 18401 推荐指数:
机器学习 机器学习的目的是把数据转换成信息。 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息。 人脸识别 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸。 ...
分类器 分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后,可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器 一个简单的分类问题,如图有一些圆圈和一些正方形,如何找一条最优的直线将他们分开? ...
原理 平滑也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。 平滑处理时需要用到一个滤波器。 最常用的滤波器是线性滤波器,线性滤波处理的输出像素值(例如:)是输入像素值(例如:)的加权平均: ...
预备知识 下面两个都不是必备知识,但是如果你想了解更多内容,可参考这两篇文章。 OpenCV 2.4+ C++ SVM介绍 OpenCV 2.4+ C++ SVM线性不可分处理 SVM划分的意义 到此,我们已经对SVM有一定的了解了。可是这有什么用呢?回到上一篇文章结果图 ...
图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢? 图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了。而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法。梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了。 用更加形象的 ...
目的 实际事物模型中,并非所有东西都是线性可分的。 需要寻找一种方法对线性不可分数据进行划分。 原理 上一篇文章,我们推导出对于线性可分数据,最佳划分超平面应满足: ...
概述 YOLOv3: 车辆行人检测算法 GitHub Qt5: 制作简单的GUI OpenCV:调用cv::rentangle和cv::putText函数 Step YOLOv3检测结果 Fig 1. input image(from [DETRAC ...
HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma变换(进行根号求解) 计算梯度map(计算梯度) 图像划分成小的cell,统计每个cell梯度直方图 多个cell组成 ...