人工智能-- - 随笔分类 - 长风青云

通过哈希指纹搜索图像

摘要：“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个“指纹” 字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。（1）缩小尺寸：去除高频和细节的最快方法是缩小图片，将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。不要保持纵横比，只需将其变成8* 阅读全文

posted @ 2021-06-04 20:04 长风青云阅读(552) 评论(0) 推荐(0)

画出直方图

摘要：1 // 画出直方图分布 2 void saveHistogram(CvHistogram* hist) 3 { 4 if(!hist) return; 5 if(hist->mat.dim->size<=0) return; 6 int scale = 2; 7 int hist_height = 阅读全文

posted @ 2021-06-04 19:50 长风青云阅读(80) 评论(0) 推荐(0)

模板匹配

摘要：模板匹配:在一幅图像中寻找和模板图像最相似的区域。原理：遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了目标。OpenCV提供了6种模板匹配算法：1、平方差匹配法CV_TM_SQDIF，最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。2、归一化平方差匹配法CV_TM_ 阅读全文

posted @ 2021-06-04 19:48 长风青云阅读(1173) 评论(0) 推荐(0)

手写数字识别，C++，OpenCV

摘要：图片切割： 1 // 核心代码： 2 char root_path[150]; // 数字图片的路径 3 char pic_path[100]; 4 sprintf(root_path, "E:\\4_大三下\\机器视觉\\实验图片\\8\\8-1.bmp"); 5 IplImage *inputI 阅读全文

posted @ 2021-06-04 19:36 长风青云阅读(600) 评论(0) 推荐(0)

八数码问题，A*算法，启发函数

摘要：八数码难题：设问题的初始状态为S0和目标状态Sg，如图所示。请用A*算法求解。（定义两种以上的评估函数，分别给出搜索树和计算过程，并进行不同评估函数的对比分析）初始状态目标状态 2 8 3 1 2 3 1 4 8 4 7 6 5 7 6 5 启发函数（3种启发函数，可以比较优劣）： 1 def 阅读全文

posted @ 2021-06-04 19:18 长风青云阅读(4066) 评论(0) 推荐(0)

产生式系统--动物推理

摘要：依据表1、2、3数据，设计产生式系统的数据模型。表 1 产生式规则规则码规则 R1 如果动物有奶，则它是哺乳动物 R2 如果动物有毛发，则它是哺乳动物 R3 如果动物有羽毛，则它是鸟 R4 如果动物会飞且生蛋，则它是鸟 R5 吃肉的哺乳动物是食肉动物 R6 有爪的犬齿目盯前方的哺乳动物是食肉动阅读全文

posted @ 2021-06-04 18:31 长风青云阅读(1160) 评论(0) 推荐(0)

基于朴素贝叶斯的手写数字识别

摘要：【实验项目名称】基于贝叶斯分类器的手写数字识别【实验目的】在实验1模板匹配基础上，以贝叶斯分类器为判别函数，对模板化后的手写数字进行分类识别，达到熟练掌握贝叶斯分类器的目的。【实验原理】（1）利用样本计算每个数字的先验概率, 即每个数字出现的概率。（2）读取标准化后的数字0~9，二值化，阅读全文

posted @ 2021-05-10 21:33 长风青云阅读(3474) 评论(2) 推荐(1)

数米粒--函数调用

摘要：1.函数了解--> 读取图片：IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR ); 创建结构元：IplConvKernel* cvCreateStructuringElementEx( int co 阅读全文

posted @ 2021-05-01 15:24 长风青云阅读(254) 评论(0) 推荐(0)

基于模板匹配的手写数字识别

摘要：【实验项目名称】手写数字特征提取方法与实现【实验目的】通过手写数字特征的提取，了解数字的特征提取方法，掌握特征匹配准则。【实验原理】读取标准化后的数字0~9，二值化，对每个数字进行等分区域分割，统计每个区域内的黑色像素点的个数，即为特征初值。采用欧式距离的模板匹配法判断数字。【实验要求】阅读全文

posted @ 2021-04-29 23:42 长风青云阅读(3594) 评论(0) 推荐(0)

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