6-11 SVM支持向量机2
摘要：
SVM支持向量机的核：线性核。进行预测的时候我们需要把正负样本的数据装载在一起，同时我们label标签也要把正负样本的数据全部打上一个label。 第四步，开始训练和预测。ml(machine learning(机器学习模块)). 阅读全文
posted @ 2018-10-14 09:23 绿茵好莱坞 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)
6-10 SVM支持向量机1
摘要：
都是特征加上分类器。还将为大家介绍如何对这个数据进行训练。如何训练得到这样一组数据。 其实SVM支持向量机，它的本质仍然是一个分类器。既然是一个分类器，它就具有分类的功能。我们可以使用一条直线来完成分类，这是一种比较简单的情况。 这是在我们的二维平面上。二维平面上它是由直线和多个直线来组成。如果我们 阅读全文
posted @ 2018-10-13 16:56 绿茵好莱坞 阅读(210) 评论(0) 推荐(0)
6-9 Haar+adaboost人脸识别
摘要：
我们重点分析了Haar特征的概念以及如何计算Haar特征，并介绍了Haar+Adaboost分类器它们的组合以及Adaboost分类器如何使用和训练。这节课我们将通过代码来实现一下Haar+Adaboost分类器实现的人脸识别。 计算jpg图片的haar特征，不过这一步opencv已经帮我们做了，所 阅读全文
posted @ 2018-10-12 17:22 绿茵好莱坞 阅读(1368) 评论(0) 推荐(0)
6-8 adaboost分类器2
摘要：
重点分析了Adaboost它的分类结构，以及如何使用Adaboost。这一节课讲解Adaboost分类器它训练的步骤以及训练好之后的XML文件的文件结构。所以这节课的核心是Adaboost分类器它的训练。如何来训练一个Adaboost分类器呢？ 第一步，完成初始化数据的权值分布。正常情况下初始化的权 阅读全文
posted @ 2018-10-12 14:34 绿茵好莱坞 阅读(436) 评论(0) 推荐(0)
6-7 adaboost分类器1
摘要：
如何利用特征来区分目标，进行阈值判决。adaboost分类器它的优点在于前一个基本分类器分出的样本，在下一个分类器中会得到加强。加强后全体的样本那么再次进行整个训练。加强后的全体样本再次被用来训练下一个基本的分类器。 我们正确的样本它的系数逐渐地减小，而我们的负样本得到了加强。这就是adaboost 阅读全文
posted @ 2018-10-11 20:42 绿茵好莱坞 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)
6-6 Haar特征3
摘要：
B区域是包含AB这样两部分的。C区域是包含A和C这样两部分的。B区域和C区域它描述的是一个横条和一个竖条。D区域是四个方块之和。 阅读全文
posted @ 2018-10-11 20:28 绿茵好莱坞 阅读(402) 评论(0) 推荐(0)
6-5 Haar特征2
摘要：
在遍历的过程中还需要考虑到一个步长的问题。这个模板一次滑动10个像素，那么总共就需要滑动9次。再加上最开始的第0次，合计在水平方向上和竖直方向上分别都有10个这样的模板，总共也就是100个模板。要计算完这100个模板才能把整幅图片上的Haar特征计算完毕。而如果我们的步长设置为5*5，那么这个运算量 阅读全文
posted @ 2018-10-11 19:33 绿茵好莱坞 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)
6-4 Haar特征1
摘要：
实际上特征就是图像中某个区域的像素点，经过某种四则运算之后得到的结果。所以说图像的特征它是像素经过运算之后得到的某一个结果。这个结果可以是一个具体的值，也可以是一个向量，又或是一个多维的元素。所以说特征它的本质实际上是像素的运算结果。 之前章节给大家讲解的矩阵运算。如何利用特征来区分目标呢？阈值判决 阅读全文
posted @ 2018-10-11 16:55 绿茵好莱坞 阅读(331) 评论(0) 推荐(0)
6-3 图片合成视频
摘要：
第二个参数-1描绘的是选择一个支持的编码器。这个方法完成的是写入对象的创建。第四个参数我们需要设置整个视频的大小，也就是size。这就是之前我们为什么要读取一张图片并且把size记录下来的原因。什么是解码器或者是编码器呢？如果大家想把一个视频分解成图片，那么视频在存储的时候并不是把图片一帧帧进行存储 阅读全文
posted @ 2018-10-11 01:10 绿茵好莱坞 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)
6-2 视频分解图片
摘要：
机器学习，如何组织数据？机器学习需要大量的训练样本、训练数据进行支持。那么这些数据来源于哪里呢？我们可以通过网络获取，也可以通过自己生成。 第三步我们开始解码，通过parse方法完成整个数据的解析，拿到单帧视频。如果大家想保存那么可以使用imwrite。 我们要捕获到一个视频，可以通过摄像头的方式， 阅读全文
posted @ 2018-10-10 19:09 绿茵好莱坞 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)
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