OpenCV——KNN分類算法 <摘>
KNN近鄰分類法（k-Nearest Neighbor）是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。 這個算法首先貯藏所有的訓練樣本，然后通過分析（包括選舉，計算加權和等方式）一個新樣本周圍K個最近鄰以給出該樣本的相應值。這種方法有時候被稱作“基於樣本的學習”，即為了預測 ...
原文：Opencv學習之路—Opencv下基於HOG特征的KNN算法分類訓練
在計算機視覺研究當中，HOG算法和LBP算法算是基礎算法，但是卻十分重要。后期很多圖像特征提取的算法都是基於HOG和LBP，所以了解和掌握HOG，是學習計算機視覺的前提和基礎。 HOG算法的原理很多資料都可以查到，簡單來說，就是將圖像分成一個cell，通過對每個cell的像素進行梯度處理，進而根據梯度方向和梯度幅度來得到cell的圖像特征。隨后，將每個cell的圖像特征連接起來，得到一個BLock ...
2016-09-22 22:21 0 2246 推薦指數：
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【轉】OpenCV實現KNN算法
K Nearest Neighbors 這個算法首先貯藏所有的訓練樣本，然后通過分析（包括選舉，計算加權和等方式）一個新樣本周圍K個最近鄰以給出該樣本的相應值。這種方法有時候被稱作“基於樣本的學習”，即為了預測，我們對於給定的輸入搜索最近的已知其相應的特征向量。 class ...