OpenCV 2.4+ C++ SVM文字識別
預備知識 下面兩個都不是必備知識，但是如果你想了解更多內容，可參考這兩篇文章。 OpenCV 2.4+ C++ SVM介紹 OpenCV 2.4+ C++ SVM線性不可分處理 SVM划分的意義 到此，我們已經對SVM有一定的了解了。可是這有什么用呢？回到上一篇文章結果圖 ...
原文：OpenCV 2.4+ C++ 人臉識別
機器學習 機器學習的目的是把數據轉換成信息。 機器學習通過從數據里提取規則或模式來把數據轉成信息。 人臉識別 人臉識別通過級聯分類器對特征的分級篩選來確定是否是人臉。 每個節點的正確識別率很高，但正確拒絕率很低。 任一節點判斷沒有人臉特征則結束運算，宣布不是人臉。 全部節點通過，則宣布是人臉。 工業上，常用人臉識別技術來識別物體。 對圖片進行識別 效果： CascadeClassifier類 cl ...
2012-11-22 09:58 16 22118 推薦指數：
相關推薦
OpenCV 2.4+ C++ SVM介紹
分類器 分類器是一種計算機程序。 他的設計目標是在通過學習后，可自動將數據分到已知類別。 平面線性分類器 一個簡單的分類問題，如圖有一些圓圈和一些正方形，如何找一條最優的直線將他們分開？ ...
OpenCV 2.4+ C++ 平滑處理
原理 平滑也稱模糊, 是一項簡單且使用頻率很高的圖像處理方法。 平滑處理時需要用到一個濾波器。 最常用的濾波器是線性濾波器，線性濾波處理的輸出像素值（例如：）是輸入像素值（例如：）的加權平均： ...
OpenCV 2.4+ C++ 行人檢測
HOG特征描述 首先我們來了解一下HOG特征描述子。 HOG特征描述子（HOG descriptors）是由Navneet Dalal和 Bill Triggs在2005年的一篇介紹行人檢測方法的 ...
OpenCV 2.4+ C++ 邊緣梯度計算
圖像的邊緣 圖像的邊緣從數學上是如何表示的呢？ 圖像的邊緣上，鄰近的像素值應當顯著地改變了。而在數學上，導數是表示改變快慢的一種方法。梯度值的大變預示着圖像中內容的顯著變化了。 用更加形象的 ...
OpenCV 2.4+ C++ SVM線性不可分處理
目的 實際事物模型中，並非所有東西都是線性可分的。 需要尋找一種方法對線性不可分數據進行划分。 原理 上一篇文章，我們推導出對於線性可分數據，最佳划分超平面應滿足： ...
opencv（C++）學習 人臉識別
這是一個簡單的人臉識別程序 知識點說明：string 字符串類型 官方訓練好的模型 haarcascade_frontalface_alt.xml 繪制矩形框 C: void cvRectangle(CvArr* img, CvPoint pt1, CvPoint ...
OpenCV 人臉識別 C++實例代碼
opencv 連接器配置 ...