👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着人工智能的不断发展,计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中,甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏,也被它“搞定了”。那么,计算机是如何进行数字手势识别的呢? 在进行数字手势识别时,将手势图中“凹陷区域”(该区域被称为凸缺陷)的个数作为识别的重要依据,如图 1所示: 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域(不存在凹陷区域)。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
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最近在看python的算法书,之前在年前买的书,一直在工作间隙的时候,学习充电,终于看到这本书,但是确实又有点难,感觉作者写的代码太炫技 了,有时候注释也不怎么能看懂,终于想到一个方法,就是里面说的算法问题,我就百度python解决他,觉得这个挺好。
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最近我拜访了我的表妹,她已经尝试学习钢琴有一段时间了。然而由于疫情,她的老师不能外出,他们正在通过zoom会议练习。那时我萌生了制作虚拟钢琴的想法,她的老师和她都可以用它来学习音乐。想到这里,我在想,为什么不跳出键盘呢?让我们尝试凭空创作音乐?让我们的创意思维流动,进行这样的互动,让一个人只需在空中移动手就可以弹奏钢琴?!那时我决定制作“Air Piano”。
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今天是第二部分:Python+OpenCV实现简易手势识别功能。简易的手势识别,所以功能也很简单,识别手势1~5就行,当然我们控制飞机时只需要用到最多3个手势:发射子弹、向左移动和向右移动。所以1~5够用了,当然你也可以用手势的移动方向来控制飞机的移动方向,只需要计算手势轮廓的重心位置变化即可。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
补充知识:opencv python 轮廓特征/凸包/外接矩形/外接圆/拟合矩形/拟合直线/拟合圆
确定一条n次贝塞尔曲线需要n+1个控制点和n+1个对应的调和函数,每个调和函数的定义域和值域都为[0,1],且所有调和函数值之和恒等于1,与自变量取值无关。以三次贝塞尔曲线为例,需要4个控制点(记为P1、P2、P3、P4),相应的4个调和函数的表达式分别为:
一般有两种算法来计算平面上给定n个点的凸包:Graham扫描法(Graham’s scan),时间复杂度为O(nlgn);Jarvis步进法(Jarvis march),时间复杂度为O(nh),其中h为凸包顶点的个数。这两种算法都按逆时针方向输出凸包顶点。
OpenCV(开源计算机视觉库)是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构,并加速在商业产品中使用机器感知。
线性和非线性分类 两个子集是线性可分的,如果存在一个超平面将每组的元素的所有元素的一组驻留在另一侧的超平面其他设置。我们可以描述它在2D绘图中通过分离线,并且在3D绘图通过一个超平面。 根据定义,线性
昨天突然接到一个需求,识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急,比赛突然加的需求,只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了,采集数据标注数据训练模型都要花时间。
DBSCAN算法是一种很典型的密度聚类法,它与K-means等只能对凸样本集进行聚类的算法不同,它也可以处理非凸集。 关于DBSCAN算法的原理,笔者觉得下面这篇写的甚是清楚练达,推荐大家阅读: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN的主要优点有: 1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感。 3) 聚
凸包问题是计算几何中的一个重要问题,它描述了一个点集中最小的凸多边形。在本文中,我们将探讨使用C语言来解决凸包问题的算法及其实现。
凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。在一个实数向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1,...Xn)的凸组合来构造.在二维欧几里得空间中,凸包可想象为一条刚好包着所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形,它能包含点集中所有的点。
凸包指如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部,则称集合A是凸形的。简单点理解,就是一个多边型,没有凹的地方。凸包(凸壳)能包含点集中所有的点,凸包检测常应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。
假设\(R^n\)空间内两点\(x_1,x_2\, (x_1≠x_2)\),那么\(y=\theta x_1+(1-\theta)x_2, \theta∈R\)表示从x1到x2的线。而当\(0≤\theta≤1\)时,表示x1到x2的线段。
凸包与轮廓近似相似,但不同,虽然有些情况下它们给出的结果是一样的。 函数 cv2.convexHull() 可以用来检测一个曲线是否具有凸性缺陷,并能纠 正缺陷。一般来说,凸性曲线总是凸出来的,至少是平的。如果有地方凹进去 了就被叫做凸性缺陷。例如下图中的手。红色曲线显示了手的凸包,凸性缺陷 被双箭头标出来了
Python中支持Convex Optimization(凸规划)的模块为CVXOPT,其安装方式为:
在二维欧几里得空间中,凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。如下图所示。计算凸包也就是求得外围(蓝线上)的那些点。
算法:凸缺陷是图像上的所有凹陷,是图像外轮廓和凸包之间存在的偏差。理解物体形状或轮廓的一种方法便是计算一个物体的凸包,然后计算其凸缺陷。每个缺陷区包含4个特征量:起点、终点、距离和最远点。起点和终点画一条直线,在最远点画个圆,构成凸缺陷区。
前面我们学习过最小外接矩和最小外接圆,那么可以用一个最小的多边形包围物体吗?当然可以:
凸包(Convex Hull)问题表示如下: 在一个实数向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1,…Xn)的凸组合来构造。 比较常用,也是实验中遇到的是二维平面上的凸包:给定平面上一个点集,凸包就是将最外围的点连接起来构成的凸多边形,它能包含点集中所有的点。可以想象成一条刚好包着所有点的橡皮圈。
机器学习中几乎所有的问题到最后都能归结到一个优化问题,即求解损失函数的最小值。我们知道,梯度下降法和牛顿法都是通过逼近的方式到达极值点,如何使损失函数的极值点成为它的最值点就是凸函数和凸优化关注的内容。
在最优化范畴中,凸优化问题是一类比较常见的,性质很好,很多时候可以帮助我们解决非凸问题的工具。
1 点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内。下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...p12}的凸包。
给定一个集合\(C \subseteq {R^n}\),满足下列条件则称为凸集 \(x,y \in C \Rightarrow tx + (1 - t)y \in C\),对于任意的\(0 \le t \le 1\) 。 从定义出发,我们也能知道非凸集的情况,下图左侧为凸集,右图为非凸集。
定义1:平面上的点集,如果以该集合中的任意两点P和Q为端点构成的线段属于该集合,就称该集合是凸的。
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
注意:轮廓就像从黑色背景中找到白色物体,通常情况下,预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
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设将要加入p时,u的size是n,那么需要对向量(u[n-1]-u[n-1)和(p-u[n-2])进行叉乘,只要第二个向量位于第一个向量的逆时针处(也就是叉乘小于0),那么,此时p加入u,将会使得u不成为凸包,因此要删除最后加入的那个点。重复以上操作,直到加入p后,u仍然是凸包。
要求:如上所示,分别用OpenCV计算出图1和图2中圆弧的长度。因为OpenCV中没有提供现成计算圆弧的方法,所以需要自己编写,本文将提供2种不同的方法来实现,仅供参考。
读书笔记: 博弈论导论 - 10 - 完整信息的动态博弈 重复的博弈 重复的博弈(Repeated Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 有限地重复的博弈 有限地重复的博弈(Finitely Repeated Games) 给定一个阶段博弈G,一个有限地重复的博弈被记做G(T, ),其中阶段博弈G被连续进行了T次, 是公共折扣因子。 推论 10.1 如果有限重复博弈的阶段博弈有一个唯一的纳什博弈, 则这个
设置高压边圈并增加压边力。在成型过程中,起皱和鼓包形成的最主要因素是压边力度不够,所以使用压边圈或增加压边力度可以有效降低成型缺陷。在增加压边圈之后,由于板料被束缚在压边圈和凹型的缝隙中流动,稳定性得以提高,能够进行较深拉深且不易形成的裂纹,同时使用双动压力机也能够合理调节压边力度大小,从而降低了鼓包缺陷。
https://linxi99.gitee.io/20190211/ACM计算几何篇/
Ultimate Weapon Time Limit: 2000MS Memory Limit: 131072K Total Submissions: 2430 Accepted: 1173 Description In year 2008 of the Cosmic Calendar, the Aliens send a huge armada towards the Earth seeking after conquest. The humans now depend on their ultimate weapon to retain their last hope of survival. The weapon, while capable of creating a continuous, closed and convex lethal region in the space and annihilating everything enclosed within, unfortunately exhausts upon each launch a tremendous amount of energy which is proportional to the surface area of the lethal region.
特征矩可以帮助您计算一些特征,例如物体的质心,物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文:
第三个参数是一个bool变量,表示求得的凸包是顺时针方向还是逆时针方向,true是顺时针方向。
所谓凸包,就是一个计算几何(图形学)中的概念。用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有的点。维基百科对集合X的凸包(Convex Hull)有四个定义,分别为: The (unique) minimal convex set containing X --- 包含集合X的最小凸集合 The intersection of all convex sets containing X --- 所有包
当我们绘制一个多边形或进行形状分析时,通常需要使用多边形逼近一个轮廓,使顶点数变少。有多种方法可以实现这个功能,OpenCV实现了其中的两种逼近方法。
当沿着Convex hull逆时针漫游时,总是向左转在极坐标系下按照极角大小排列,然后逆时针方向漫游点集,去除非Convex hull顶点(非左 转点)。
这是《python算法教程》的第11篇读书笔记,笔记主要内容是使用分治法求解凸包。 平面凸包问题简介 在一个平面点集中,寻找点集最外层的点,由这些点所构成的凸多边形能将点集中的所有点包围起来。 如下
【导读】在机器学习中,支持向量机(SVM)算法是针对二分类任务设计的,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。训练算法构建一个模型,将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二元线性分类器;使用核技术还可以有效地执行非线性分类。迄今为止线性核技术仍是文本分类的首选技术。
所以本文来学习一下三维空间中凸包的一种直观算法——增量算法(increment algorithm)
这是一个全新的系列,我们会给大家介绍凸优化(Convex Optimization)相关的内容。
实现功能:求出二维平面内一对散点的凸包(详见Codevs 1298) 很神奇的算法——先将各个点按坐标排序,然后像我们所知的那样一路左转,求出半边的凸包,然后反过来求另一半的凸包 我以前正是因为总抱着想一步到位的想法,所以每次都跪得很惨(HansBug:事实上这次是我这辈子第一次A掉凸包题) 然后别的没了,就是凸包的基本思想 (顺便输出凸包周长C和面积S) 1 type arr=array[0..100005] of longint; 2 var 3 i,j,k,l,m,n,m1,m2:long
函数cv2.convexHull()构造的多边形是否是凸形的:True 函数cv2.approxPolyDP()构造的多边形是否是凸形的:False
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