摘要：Kd-树是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间（如二维(x，y)，三维(x，y，z)，k维(x1，y，z..)）中划分的一种数据结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。本质上说，Kd-树就是一种平衡二叉树。 首先介绍一下基本的原理： 假设有6个二维 阅读全文

摘要：我们常常遇到一些这样的名词，比如说SVM（支持向量机），贝叶斯，k临近法。这些都是分类器，去查找这些名词时，你会找到一大推的数学公式，这瞬间劝退我这种数学不是太好的人，下面简单谈一下我的理解； 书上定义：在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。 什么意思 阅读全文

摘要：在图像处理和神经网络中经常出现的一个词，卷积核 那到底什么是卷积呢？卷积为什么可以提取特征或者检测边缘呢？我们一步一步慢慢看。 首先，如图，卷积对于离散的点来说就是两个矩阵对应位置相乘再相加的和； 也就是说卷积只是数学中的一个叫法，并不是什么高深语言； 那为什卷积能够提取特征呢？ 先看模板的理解： 阅读全文

摘要：1、创建高斯金字塔第-1组 1.1、将源图片转成灰度图 1.2、进行上采样 1.3、求该层σ（sigma） 1.4、进行高斯模糊 计算金字塔层数（根据图像长、宽中最小的那个） 这里呢？low论文中高斯金字塔负一层创建,具体的可参考：https://www.cnblogs.com/xujianqing 阅读全文