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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: 阅读全文
posted @ 2020-02-28 14:32 夕西行 阅读(5035) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-28 11:24 夕西行 阅读(246) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-28 11:15 夕西行 阅读(1632) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-27 15:38 夕西行 阅读(1622) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-27 14:39 夕西行 阅读(7221) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-26 17:09 夕西行 阅读(454) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-26 15:23 夕西行 阅读(764) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-26 15:15 夕西行 阅读(10289) 评论(0) 推荐(1)
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 阅读全文
posted @ 2020-02-25 22:28 夕西行 阅读(1078) 评论(0) 推荐(0)
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…… 阅读全文
posted @ 2020-02-25 16:16 夕西行 阅读(1450) 评论(0) 推荐(0)
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