学习图像处理时，为了快速验证处理效果，经常需要手动选取ROI区域。其中，多边形区域是最具普适性的，而有时候我们可能还有一次性提取多个区域的需求。本文实现了该过程，先上效果图。 鼠标交互 鼠标交互使用OpenCV函数setMouseCallback： void cv::setMouseCallback ...
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2020-05-17 01:05:40
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机器学习中讲解SVM： 1.我们下面讨论hard margin应间隔(线性可分的情况也就是可以把两类点完全区分出来)： 鞍点公式证明： 我们原来的求解问题可以转化成下面的式子： 把两个式子代入到拉格朗日公式中 根据强KKT条件 2.soft margin软间隔讨论： ...
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2020-05-15 11:30:23
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等； svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面 ...
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2020-05-13 19:44:45
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opencv安装，之后可以装载自己的模型进行视频预测 pip install opencv-python cv预测转视频脚本 # from keras.layers import Input from frcnn import FRCNN from PIL import Image import n ...
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2020-05-13 17:11:17
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1 src = imread("lena.bmp"); 2 if(!src.data) 3 { 4 printf("No data!--Exiting the program \n"); 5 return -1; 6 } 在配置opencv的时候，关联的库，若在debug模式下，关联的库有没带的话， ...
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2020-05-13 14:03:39
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 using namespace cv; 3 int main() { 4 Mat img = imread("D:/test/1.jpg"); 5 imshow("ff",img); 6 waitKey(0); 7 return 0 ...
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2020-05-12 17:05:31
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算术运算 def add_demo(m1,m2): #相加 dst = cv.add(m1,m2) cv.imshow('add_demo',dst) def subtract_demo(m1,m2): #相减 dst = cv.subtract(m2,m1) cv.imshow('subtract ...
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2020-05-12 09:20:48
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零、安装Python "参考此文" 一、安装python opencv 安装pip 安装opencv python 前提是python3，可打开thonny编辑器看输出拦的提示，一般新版系统都是python3 二、测试程序 调用摄像头 新建vedio.py文件 此时出现了BUG： /home/gor ...
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2020-05-11 23:25:33
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主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波. 给图像增加噪声: import cv2 import numpy as np def test10(): img = cv2.imread("result.jpg", cv2.IMREAD_UN ...
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2020-05-10 20:46:06
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[TOC] 做haar特征的原因 1. 有些深度学习的目标检测算法有时候在物体非常相近的时候，误检率会非常高。所以我们可以先进行深度学习然后检测出大概的区域，然后再使用传统的机器学习算法来检测 2. opencv里面只有眼，脸之类的分类器，如果要实现自己的分类器就需要自己训练 https://blo ...
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2020-05-10 15:09:33
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