摘要： http://blog.csdn.net/liuweizj12?viewmode=contents 阅读全文

摘要： 参考：http://blog.jobbole.com/108196/ 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘，图像的边缘有幅度和方向属性，沿边缘方向像素变化缓慢，垂直边缘方向像素变化剧烈。因此，边缘上的变化能通过梯度计算出来。 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像，梯度定义为一个向量， Gx对于x方向 阅读全文

摘要： 参考博客：https://blog.csdn.net/cham_3/article/details/72141753 利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件： 接下来我们按顺序一个个说明。 solver.prototxt solver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数： 阅读全文

摘要： 类型： 0——HISTCMP_CORREL 相关性 越接近1表示越像 1——HISTCMP_CHISQR 卡方 越接近0表示越像 2——HISTCMP_INTERSECT 交集法 数值越大表示越像 3——HISTCMP_BHATTACHARYYA（HISTCMP_HELLINGER = HISTCM 阅读全文