原文:圖像處理筆記(十九):分類器之高斯混合模型

關於模板匹配的一個小補充: 做了一個很小型的模板匹配用於缺陷檢測的應用,測試結果發現模板使用銳化后疊加原圖的圖片效果會比較好。 測試過程同樣存在圖片數量不足的問題。 模板匹配針對缺陷可能存在多種不同形態的檢測不合適。 發現一個現象,我用作檢測模板的那一個 的矩形缺陷是符合正態分布的。 高斯混合模型GMM halcon中其他常用的分類器: 多層感知器 MLP BP神經網絡 支持向量機 SVM hal ...

2019-07-15 18:12 0 888 推薦指數:

查看詳情

Python圖像處理(15):SVM分類器

快樂蝦 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 歡迎轉載,但請保留作者信息 在opencv中支持SVM分類器。本文嘗試在python中調用它。 和前面的貝葉斯分類器一樣,SVM也遵循先訓練再使用的方式。我們直接在貝葉斯分類器的測試代碼上做簡單改動 ...

Tue Apr 25 23:42:00 CST 2017 0 2284
混合高斯模型分類

結果: 西瓜書上的 西瓜數據集 :https://files.cnblogs.com/files/jzcbest1016/data.rar 高斯混合聚類模型偽代碼: 輸入:樣本集D ={x1,x2,....xm} 高斯混合成分個數k 過程 ...

Thu Mar 15 19:04:00 CST 2018 0 1820
聚類之高斯混合模型與EM算法

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,是每一個高斯分布的權重。Ø(y|θk)是第k個高斯分布的概率密度,被稱為第k個分模型,參數為θk=(μk, αk2),概率密度的表達式為: 高斯混合模型就是K個高斯 ...

Sun May 12 22:16:00 CST 2019 0 3359
圖像處理高斯濾波

高斯濾波   高斯濾波(也可以說“高斯模糊”)其實就是一種線性平滑濾波,適用於消除高斯噪聲,廣泛應用於圖像處理的減噪過程。簡單來說就是整個圖像某個像素點的值與周圍像素點的值掛鈎,是原圖像某一像素點的值其實是其本省和周圍像素點值的加權平均過程。   處理結果上:整個圖像相較於原圖像會看 ...

Fri Feb 25 04:34:00 CST 2022 1 2004
圖像處理筆記(十一):噪聲模型

本節筆記致力於討論什么樣的噪聲用什么樣的方法來降噪,及找出每種噪聲的特點以識別噪聲 高斯噪聲:概率密度函數(PDF)符合正態分布 瑞利噪聲 伽馬噪聲 指數噪聲 均勻噪聲 椒鹽噪聲 周期噪聲:圖像獲取過程中由於電力或機電干擾產生,通過頻率域濾波處理,使用帶阻濾波消除 ...

Thu Jul 04 02:42:00 CST 2019 0 583
圖像處理___高斯濾波與高斯噪聲

噪聲 1.噪聲表現形式 噪聲在圖像上常表現為一引起較強視覺效果的孤立像素點或像素塊。一般,噪聲信號與要研究的對象不相關,它以無用的信息形式出現,擾亂圖像的可觀測信息。通俗的說就是噪聲讓圖像不清楚。 2.噪聲對數字圖像的影響 對於數字圖像信號,噪聲表為或大或小的極值,這些極值通過加減作用於 ...

Fri Jan 11 03:25:00 CST 2019 0 1716
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2026 CODEPRJ.COM