帅帅的飞猪

2017年7月12日

摘要：什么是反向投影直方图呢？简单的说在灰度图像的每个点（x，y），用它对应的直方图的bin的值（就是有多少像素落在bin内）来代替它。所以·如果这个bin的值比较大，那么反向投影显示的结果会比较亮，否则就比较暗。从统计学的角度，反输出图像象素点的值是观测数组在某个分布（直方图）下的的概率。所以加入我阅读全文

posted @ 2017-07-12 14:55 帅帅的飞猪阅读(405) 评论(0) 推荐(0)

直方图的反向投影原理及代码实现

摘要：要理解直方图的反向投影，先要看下直方图反向投影矩阵的计算方法！设有原灰度图像矩阵： Image= 1 2 3 4 5 6 7 7 9 8 0 1 5 6 7 6 将灰度值划分为如下四个区间： [0,2] [3,5] [6,7] [8,10] 很容易得到这个图像矩阵的直方图hist= 4 4 6 2 阅读全文

posted @ 2017-07-12 14:48 帅帅的飞猪阅读(1460) 评论(0) 推荐(1)

颜色空间模型与 Opencv中的HSV模型范围

摘要：颜色空间总结 RGB、HSV、YUV 什么是颜色 Wiki是这样说的：颜色或色彩是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。嗯，简单点说，颜色就是人对光的一种感觉，由大脑产生的一种感觉。感觉是一个很主观的东西，你怎么确定你看到的红色和我看到的是一样的呢？这个视频解释的很不错。我们需要先假阅读全文

posted @ 2017-07-12 14:02 帅帅的飞猪阅读(6009) 评论(0) 推荐(0)

2017年7月11日

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

摘要：引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！ 1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。现在如果不考虑约束条件，原始问题就是阅读全文

posted @ 2017-07-11 19:22 帅帅的飞猪阅读(1820) 评论(0) 推荐(0)

2017年5月12日

opencv入门教程三

摘要：本系列文章由@浅墨_毛星云出品，转载请注明出处。文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者：毛星云（浅墨）邮箱： happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2. 阅读全文

posted @ 2017-05-12 14:13 帅帅的飞猪阅读(290) 评论(0) 推荐(0)

2017年5月11日

图像识别基本理论

摘要： 1、图像识别基本流程 2、数字图像处理一幅图像可以用一个二维函数来表示 I = f(x,y) x,y代表图像平面的坐标，I代表亮度值，当x,y,I连续时为模拟图像，反之为数字图像；现代信息理论将图像看做二维信号，按照数字信号理论，数字图像处理可以分为空域处理和频域处理；空域处理的对象是信号本身阅读全文

posted @ 2017-05-11 18:45 帅帅的飞猪阅读(1261) 评论(0) 推荐(0)

BP神经网络设计

摘要： 1、网络层数大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输阅读全文

posted @ 2017-05-11 13:21 帅帅的飞猪阅读(2231) 评论(0) 推荐(0)

2017年5月9日

浅谈神经网络中的bias

摘要： 1、什么是bias？偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经阅读全文

posted @ 2017-05-09 20:37 帅帅的飞猪阅读(25494) 评论(1) 推荐(3)

浅谈神经网络（一）

摘要：到底什么是神经网络呢？在陷入各种各样概念、名词、理论之前，请务必提醒自己，只有从整体上理解到底什么是神经网络，之后的深入学习才不至于迷失方向。请看下面三张图：图一图二图三这三幅图跟就能很好的对神经网络进行一个整体的描述：神经网络就是一个黑箱，和人脑一样。（1）我们给这个黑箱一些输入和输出，阅读全文

posted @ 2017-05-09 19:56 帅帅的飞猪阅读(618) 评论(0) 推荐(0)

浅谈神经网络（二）

摘要：神经网络中可以改变的有： 1、各神经元的权值 2、bias，广义上，也是权值 3、激活函数 4、神经网络的层数 5、各层神经元的个数 6、神经网络的连接结构 7、输入输出的格式和质量下面我们一项一项进行说明，如何改变这些参数一、权值权值的改变分为有监督的学习和无监督的学习 1、有监督的学阅读全文

posted @ 2017-05-09 19:53 帅帅的飞猪阅读(665) 评论(0) 推荐(0)

All things are difficult before they are easy

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