快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 在opencv中支持SVM分类器。本文尝试在python中调用它。 和前面的贝叶斯分类器一样,SVM也遵循先训练再使用的方式。我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动 ...
关于模板匹配的一个小补充: 做了一个很小型的模板匹配用于缺陷检测的应用,测试结果发现模板使用锐化后叠加原图的图片效果会比较好。 测试过程同样存在图片数量不足的问题。 模板匹配针对缺陷可能存在多种不同形态的检测不合适。 发现一个现象,我用作检测模板的那一个 的矩形缺陷是符合正态分布的。 高斯混合模型GMM halcon中其他常用的分类器: 多层感知器 MLP BP神经网络 支持向量机 SVM hal ...
2019-07-15 18:12 0 888 推荐指数:
快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 在opencv中支持SVM分类器。本文尝试在python中调用它。 和前面的贝叶斯分类器一样,SVM也遵循先训练再使用的方式。我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动 ...
结果: 西瓜书上的 西瓜数据集 :https://files.cnblogs.com/files/jzcbest1016/data.rar 高斯混合聚类模型伪代码: 输入:样本集D ={x1,x2,....xm} 高斯混合成分个数k 过程 ...
一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型: 其中,αk≥0,且∑αk=1,是每一个高斯分布的权重。Ø(y|θk)是第k个高斯分布的概率密度,被称为第k个分模型,参数为θk=(μk, αk2),概率密度的表达式为: 高斯混合模型就是K个高斯 ...
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效果图(内核大小5X5) ...
高斯滤波 高斯滤波(也可以说“高斯模糊”)其实就是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。简单来说就是整个图像某个像素点的值与周围像素点的值挂钩,是原图像某一像素点的值其实是其本省和周围像素点值的加权平均过程。 处理结果上:整个图像相较于原图像会看 ...
本节笔记致力于讨论什么样的噪声用什么样的方法来降噪,及找出每种噪声的特点以识别噪声 高斯噪声:概率密度函数(PDF)符合正态分布 瑞利噪声 伽马噪声 指数噪声 均匀噪声 椒盐噪声 周期噪声:图像获取过程中由于电力或机电干扰产生,通过频率域滤波处理,使用带阻滤波器消除 ...
噪声 1.噪声表现形式 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。 2.噪声对数字图像的影响 对于数字图像信号,噪声表为或大或小的极值,这些极值通过加减作用于 ...