OpenCV——KNN分类算法 <摘>
KNN近邻分类法（k-Nearest Neighbor）是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测 ...
原文：Opencv学习之路—Opencv下基于HOG特征的KNN算法分类训练
在计算机视觉研究当中，HOG算法和LBP算法算是基础算法，但是却十分重要。后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP，所以了解和掌握HOG，是学习计算机视觉的前提和基础。 HOG算法的原理很多资料都可以查到，简单来说，就是将图像分成一个cell，通过对每个cell的像素进行梯度处理，进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征。随后，将每个cell的图像特征连接起来，得到一个BLock ...
2016-09-22 22:21 0 2246 推荐指数：
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【转】OpenCV实现KNN算法
K Nearest Neighbors 这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。 class ...