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贾志刚-OpenCV学堂
三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台 软件作者
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卷积神经网络(CNN)概念解释
卷积神经网络
模式识别
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卷积神经网络(CNN)概念解释 传统对象识别-模式识别 传统的模式识别神经网络(NN)算法基于梯度下降,基于输入的大量样本特征数据学习有能力识别与分类不同的目标样本。这些传统模式识别方法包括KNN、SVM、NN等方法、他们有一个无法避免的问题,就是必须手工设计算法实现从输入图像到提取特征,而在特征提取过程中要考虑各种不变性问题、最常见的需要考虑旋转不变性、光照不变性、尺度不变性、通过计算图像梯度与角度来实现旋转不变性、通过归一化来避免光照影响,构建尺度金字塔实现尺度不变性,这其中SIFT与SURF是其这类
OpenCV学堂
2018-04-04
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LDA(Linear Discriminant Analysis)算法介绍
编程算法
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一:LDA概述。 线性判别分析(LDA)是一种用来实现两个或者多个对象特征分类方法,在数据统计、模式识别、机器学习领域均有应用。LDA跟PCA非常相似、唯一不同的是LDA的结果是将数据投影到不同分类、PCA的结果是将数据投影到最高相似分组,而且过程无一例外的都基于特征值与特性向量实现降维处理。PCA变换基于在原数据与调整之后估算降维的数据之间最小均方错误,PCA趋向提取数据最大相同特征、而忽视数据之间微小不同特征、所以如果在OCR识别上使用PCA的方法就很难分辨Q与O个英文字母、而LDA基于最大类间方差与最
OpenCV学堂
2018-04-04
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图像二值化方法汇总介绍
图像处理
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模式识别
ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用,同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤,选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于
OpenCV学堂
2018-04-04
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