02 2020 档案
摘要：如何使用，请查阅我的另两篇博客——SVM的使用train()，SVM的使用trainAuto()，K折交叉验证优化参数 核（由上到下）：线性、多项式、径向基函数、Sigmoid、指数卡方分布、直方图交运算 使用方式：参数范围可以参考上边的链接 //SVM类型及参数 svm->setType(SVM:
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摘要：依据机器学习算法如何学习数据可分为3类： 有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类； 无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型； 强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。 依据机器学习期望结果来
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摘要：注意：数据结构的一致性，在高维度数据一般使用rbf核函数，使用网格搜索思想迭代求出gamma和c。 每行为一个样本，数据类型都围绕标黄代码而定义的。 SVM训练如下坐标（左边一列为A类，右边为B类），然后预测给出的坐标属于哪一类。 #include<opencv2\opencv.hpp> #incl
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摘要：Vec是类，OpenCV中的向量模板类，具体有Vec2b，Vec3b，Vec2s，Vec3s等。 以Vec3b、Vec3s为例，其实是给Vec类起了一个别名。 typedef Vec<uchar,3> Vec3b; //Vec3b就是有3个uchar类型元素的向量。 typedef Vec<shor
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摘要：一般使用的灰度图像元素是8位的uchar型（注意不是无符号整型，而是无符号字符型。元素值0~255），自定义Mat矩阵时，推荐使用8位无符号字符型，即CV_8U、CV_8UC3。 再说一遍，条件反射式的记住：一般见到的Mat的元素是8位无符号字符型，不是8位无符号整型。 【元素类型】 CV_8U（即
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摘要：注意： Mat a(行, 列, CV_8U); //CV_8U默认205 Mat a(Size(宽, 高), CV_8U); 创建与已有img等大小的矩阵：将下列代码中的2，2都可以换成img.size()， img单通道对应CV_8U，三通道对应CV_8UC3。一般使用8位就可以。16、32不推荐
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摘要：思路：先在容器中生成顺序的数据，再打乱。random_shuffle()函数的使用。 1-10不重复随机 #include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<int> randp
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摘要：有所更改，参数不求完备，但求实用。源码参考D:\source\opencv-3.4.9\samples\cpp\connected_components.cpp 【二值图认知纠正】 OpenCV中threshold()得到的二值图其实是0、255（设定值）这两个值的图，而不是0、1的图。 0、1图是
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摘要：Pycharm安装只选择x64以及安装路径，其他不选。 【激活】https://shimo.im/docs/DJ3h3tJv98ppTYyH/read 【汉化】https://blog.csdn.net/fei347795790/article/details/100985168 安装python
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摘要：void glob(cv::String pattern, std::vector<cv::String>& result, bool recursive = false); 注意String是cv空间下的，不是std。glob遍历图像名称不是按顺序进行遍历的，1 10 11……19 20 21……
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摘要：【知识点】pugixml框架提取多个相同节点内容、遍历文件夹、保存到txt。 xml文件由labelImg.exe软件标定图像生成。此博客把xml文件内容提取到txt中，为人脸识别opencv_annotation.exe、opencv_createsamples.exe、opencv_trainc
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摘要：客户端使用 DB Browser，下载地址 Downloads - DB Browser for SQLite (sqlitebrowser.org) 。打开后创建db数据库、表等，很容易操作。 【注意】 1、db文件路径有中文的话，加入 #pragma execution_character_se
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摘要：以创建数据库文件school.db为例，“数据库文件”处不能直接输入school.db，必须带路径，否则只在C:\Users\a\Documents\Navicat\SQLite\Servers中生成三个缓存文件，而不是school.db文件。 【具体步骤】
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摘要：下载安装Navicat Premium 15 激活工具下载Navicat Keygen Patch v5.6.0 DFoX.exe，提取码：nbyp 【激活教程】 先断网、断网、断网 1、把Navicat Keygen Patch v5.6.0 DFoX.exe放到Navicat Premium 1
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摘要：paralle_for_设置成n个线程，则实际只有n-1线程并行，第n个线程会等待其他线程运行结束后再执行，所以n=1和n=2实际上都是串行。也可以不设置，会默认开启一些线程。 【使用方式】 https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/1038
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摘要：1、安装Qt，只选择一处，如下图所示。下载OpenCV和对应的opencv_contrib，解压。下载Cmake压缩包，解压。 2、修改几处下载源，否则极大概率下载失败。将下述文件里的 https://raw.githubusercontent.com 改为 https://raw.staticdn
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摘要：有所更改，参数不求完备，但求实用。源码参考D:\source\opencv-3.4.9\samples\cpp\cloning_demo.cpp 图片下载地址 https://github.com/opencv/opencv_extra 此案例图片具体位置 opencv_extra-master\t
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摘要：有所更改，参数不求完备，但求实用。源码参考D:\source\opencv-3.4.9\samples\cpp\edge.cpp #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace s
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摘要：有所更改，参数不求完备，但求实用。源码参考D:\source\opencv-3.4.9\samples\cpp\drawing.cpp #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespac
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摘要：此函数用已经训练好的分类器（xml文件）来检测人脸人眼等。 【参数说明】 1.image——待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度； 2.objects——被检测物体的矩形框向量组； 3.scaleFactor——每次图像尺寸减小的比例，默认为1.1，即每次缩小10% 4.minNeighbors—
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摘要：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9416263.html
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摘要：1、博客园上边角的GitHub制作 以下网站之一，找一个自己喜欢的样式 http://tholman.com/github-corners/?spm=a2c4e.11153940.blogcont362865.19.7ad64508EPW4EO https://github.blog/2008-12
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摘要：#include<opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat frame; // 可从摄像头输入视频流或直接播放视频文件 VideoCapture
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摘要：【使用方法】主要是在cmd中使用命令行操作。打开文件夹D:\opencv349\x64\vc12\bin，可以看到这三个exe文件。按住键盘shift+鼠标右键，在此处打开Powershell窗口。具体命令见黄色背景。 【样本】框选缺陷的尺寸比例与opencv_createsamples.exe（生
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摘要：win10系统有一种快捷方式，如D盘data文件夹中有很多图片，打开data文件夹，ctrl+A全选，复制路径（见下图），粘贴到txt中即可。之后可以用txt的查找替换功能。
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摘要：正样本，指的是只带目标的图（如只带缺陷的图）。正样本像素大小要一致（所谓的归一化）。 1、对于大图（除了缺陷还有大面积其他区域），用windows自带的“画图”软件，抠图即可（选择——裁剪——重新调整大小，如统一20*20像素）。 2、对于只带缺陷的图，但大小不一致，可以参考opencv代码 htt
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摘要：OpenCV3中，角点检测的几个方法（SURF,SIFT,ORB）都被转移到opencv_contrib中了，需要自己编译。 这些算法都在xfeatures2d库中，#include<opencv2\xfeatures2d.hpp>。 转移前的写法： cv::SurfFeatureDetector
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摘要：https://www.cnblogs.com/infaraway/p/8645133.html https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1528979
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摘要：OpenCV里有很多的feature，建立和使用方法也比较杂，现在整理一下避免以后用到。 http://blog.sina.com.cn/s/blog_821b37de0102uzwb.html
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摘要：推荐DejaVuSansMono视觉更舒服，SourceCodePro稍微细了点。 下载的 otf 或者 ttf 文件放到 C:\Windows\Fonts中。 下载字体DejaVuSansMono 下载字体SourceCodePro VS中，工具→选项→环境→字体和颜色
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摘要：类中私有属性不可以被类外部操作，如果要操作，可以用友元函数。 class A { public: A(int x,int y) //构造函数，为成员变量赋值 { this->m_x=x; this->m_y=y; } int getA() //获取m_x的值 { return this->m_x;
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摘要：*p在等号的左边，是要间接改值，在等号右边则取值。 函数的返回值当左值，则需要返回引用类型（左边必须是一块内存，来承接右边的值）。尤其应用在链式操作中如连+、连=、连<<。【函数返回值是引用类型，此函数当左值、右值】 类外部操作类中私有属性，可以使用友元函数。【友元函数】 自定义类型间的数学运算，可
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摘要：加号“+”可以用在特定类型间，如int、double等。如果想用在自定义类型间，那么需要重载操作符“+”。 以虚数加法为例，为了方便理解，先用老办法（函数方式myAdd），之后再转换成操作符 #include <iostream> using namespace std; class Complex
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摘要：打开终端，输入 sudo pppoeconf 全选yes，输入上网的账号、密码，设置完成就可以上网了。
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摘要：这两个专题知识点：另一个多个滑动条。 addWeighted函数——两张图相加，https://blog.csdn.net/fanjiule/article/details/81607873
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摘要：其中一部分的源码解读已写成博客，请查阅我的其他博客《OpenCV自带案例源码解读系列》 自带案例有两部分：EXAMPLE和TUTORIAL，即案例和专题 案例首先用cmake编译，然后在vs中运行即可。https://blog.csdn.net/webzhuce/article/details/80
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摘要：【参考】 第九节、人脸检测之Haar分类器 浅析人脸检测之Haar分类器方法
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摘要：以openCV4.2配置cuda10.2为例。总共参考三个：本篇博客、CMake编译OpenCV、https://www.bilibili.com/video/av71643385就可以配置完成。 【下载】 CUDA Toolkit和cuDNN https://developer.nvidia.co
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摘要：型号：OMRON E6B2-CWZ1X 2000脉冲/转，线扫相机是大华的8K相机 电源线：棕5V 蓝0V 信号线：共6根线，前四根都是2000脉冲/转，后两根1脉冲/转 黑 OUT A 黑红 OUT A反 白 OUT B 白红 OUT B反 橘 OUT Z 橘红 OUT Z反 1、旋转编码器触发线
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摘要：const修饰，意味着不可更改，即只读。那么const修饰函数时，是谁不可更改？是形参吗？ 其实本质上，const修饰的是函数隐含的this指针，this所指向的内存空间不可更改。如下案例中属性x，y不可更改，形参a，b可更改。因为形参在函数被调用时才分配内存。 class Test { void
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摘要：类B可以有多个对象b1,b2,b3等。 类B中 static int x; int y; 那么x是类B所有对象共享的共有的，y是对象各自拥有的。 当静态函数中使用y时，编译器不知道是哪个对象的y，所以报错。 【this指针】 this指针是指向具体对象的。普通成员函数都隐式包含一个指向当前对象的th
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