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 ...
OCR Optical Character Recognition,光学字符识别 ,我们这个练习就是对OCR英文字母进行识别。得到一张OCR图片后,提取出字符相关的ROI图像,并且大小归一化,整个图像的像素值序列可以直接作为特征。但直接将整个图像作为特征数据维度太高,计算量太大,所以也可以进行一些降维处理,减少输入的数据量。 处理过程一般这样:先对原图像进行裁剪,得到字符的ROI图像,二值化。然后 ...
2015-12-09 14:56 4 14935 推荐指数:
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 ...
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 ...
转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化,下面列举opencv3的机器学习类方法实例: 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能,其中神经网络和adaboost训练速度很慢 ...
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 ...
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。 如果只是简单的点分类,svm的参数设置就这么两行就行了,但如果是其它更为复杂的分类,则需要设置更多的参数 ...
opencv3.0版本中,实现正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier)分类实例 如果将数据换成是图片的像素值 ,则可实现图片的分类。 ...
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soft ...
是否在人类监督下进行训练(监督,无监督和强化学习) 在机器学习中,无监督学习就是聚类,事先不知道样本的类别,通过某种办法,把相似的样本放在一起归位一类;而监督型学习就是有训练样本,带有属性标签,也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归和分类的算法区别在于输出 ...