在opencv3.0中,提供了一個ml.cpp的文件,這里面全是機器學習的算法,共提供了這么幾種: 1、正態貝葉斯:normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介紹過:在opencv3中實現機器學習之:利用正態貝葉斯分類 2、K最近鄰:k nearest ...
OCR Optical Character Recognition,光學字符識別 ,我們這個練習就是對OCR英文字母進行識別。得到一張OCR圖片后,提取出字符相關的ROI圖像,並且大小歸一化,整個圖像的像素值序列可以直接作為特征。但直接將整個圖像作為特征數據維度太高,計算量太大,所以也可以進行一些降維處理,減少輸入的數據量。 處理過程一般這樣:先對原圖像進行裁剪,得到字符的ROI圖像,二值化。然后 ...
2015-12-09 14:56 4 14935 推薦指數:
在opencv3.0中,提供了一個ml.cpp的文件,這里面全是機器學習的算法,共提供了這么幾種: 1、正態貝葉斯:normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介紹過:在opencv3中實現機器學習之:利用正態貝葉斯分類 2、K最近鄰:k nearest ...
不同於其它的機器學習模型,EM算法是一種非監督的學習算法,它的輸入數據事先不需要進行標注。相反,該算法從給定的樣本集中,能計算出高斯混和參數的最大似然估計。也能得到每個樣本對應的標注值,類似於kmeans聚類(輸入樣本數據,輸出樣本數據的標注)。實際上,高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法 ...
轉摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml類與opencv2中發生了變化,下面列舉opencv3的機器學習類方法實例: 用途是opencv自帶的ocr樣本的分類功能,其中神經網絡和adaboost訓練速度很慢 ...
手寫數字digits分類,這可是深度學習算法的入門練習。而且還有專門的手寫數字MINIST庫。opencv提供了一張手寫數字圖片給我們,先來看看 這是一張密密麻麻的手寫數字圖:圖片大小為1000*2000,有0-9的10個數字,每5行為一個數字,總共50行,共有5000個手寫數字 ...
svm分類算法在opencv3中有了很大的變動,取消了CvSVMParams這個類,因此在參數設定上會有些改變。 opencv中的svm分類代碼,來源於libsvm。 如果只是簡單的點分類,svm的參數設置就這么兩行就行了,但如果是其它更為復雜的分類,則需要設置更多的參數 ...
opencv3.0版本中,實現正態貝葉斯分類器(Normal Bayes Classifier)分類實例 如果將數據換成是圖片的像素值 ,則可實現圖片的分類。 ...
解決簡單的線性二分類,在眾多的機器學習分類算法中並不出眾,但它能被改進為多分類,並換了另外一個名字soft ...
是否在人類監督下進行訓練(監督,無監督和強化學習) 在機器學習中,無監督學習就是聚類,事先不知道樣本的類別,通過某種辦法,把相似的樣本放在一起歸位一類;而監督型學習就是有訓練樣本,帶有屬性標簽,也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...