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如何使用OpenCV进行手写数字分类器

在本教程中，我们将使用OpenCV构建一个简单的手写数字分类器。我们将共享用C++和Python编写.图像分类管道本章节暂不讨论图像分类管道，大家可以自行搜索相关知识，下次我们补充。我们将使用方向梯度直方图作为特征描述符和支持向量机（SVM）作为分类的机器学习算法。使用OpenCV的光学字符识别（...

全连接层的作用到底是什么?

在卷积神经网络尚未炽热的年代，人们运用haar/lbp+adaboost级连的组合方式检测人脸，hog+svm的组合方式检测行人。这种传统的目的检测办法一个认知上的优势就是:模块的功用明白，划分得很明晰，契合人们的了解方式。其中，haar，lbp，hog等手工设计的特征提取算子用于提取特征，a...

HOG-定向梯度直方图(汽车标识识别)

方向梯度直方图（简称HOG）是主要用于计算机视觉和机器学习以进行物体检测的描述符。但是，我们也可以使用HOG描述符来量化和表示形状和纹理。HOG特征首先由Dalal和Triggs在其CVPR2005论文“人体检测的方向梯度直方图”中引入。在他们的工作中，Dalal和Triggs提出了HOG和...

计算机视觉|YOLO开源项目最强汇总

AIRX全新技术专栏--【计算机视觉CV】1、PytorchYoloV3使用PyTorch实现的YOLOv3对象检测算法https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v32、Yolov3Tf2在Tensorflow2.0中实现的YoloV...

KNN学习之图像分类与KNN原理

简介KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法，本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例，然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类，就是A的类别。从上面一句话中可以看出，KNN的原理非常简单粗暴，而且是一种“在线”的学习方式，即每一次分类都需要遍历所有的训练样本，此外KN...

案例赏析:基于细粒度的工业产品表面缺陷检测方法

引自：《深度学习》（作者：文龙,李新宇）「1.细粒度分类」细粒度图像分类（fine-grainedimageclassification）是机器视觉领域一项重要研究内容。不同于一般的图像分类任务，其目标对象属于粗粒度类别，细粒度图像分类是针对大类下的子类进行区分，如图1所示。由于细粒度分类...

计算机视觉中，有哪些比较好的目标跟踪算法?(上)

雷锋网按：本文作者YaqiLYU，本文由雷锋网整理自作者在知乎《计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？》问题下的回答。雷锋网已获得转载授权。相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实...

HOG+SVM检测训练记录

一、对于在训练后识别错误率太高的解决在程序完成正负样本的训练后，运用于实际识别场景中时出错率太高的情况，刚开始一直以为训练样本太少导致的识别错误太高而疯狂的增加样本数量，识别精度分类器归并太低而修改识别精度，分类器参数，从而导致机器训练负荷超载，训练缓慢等情况发生。一度以为程序实现有问题，直到拿训练...

CV之 HOG特征描述算子-行人检测

4.1简介本次任务将学习一种在深度学习之前非常流行的图像特征提取技术——方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients），简称HOG特征。HOG特征是在2005年CVPR的会议发表，在图像手工特征提取方面具有里程碑式的意义，当时在行人检测领域获得了极大成功。学习HO...

迪士尼创造“机器学习 平台”:动画片也可“人脸识别”

来源：环球网【环球网智能综合报道】迪士尼成立了近百年，档案量之巨难以想象，如果要把迪士尼的特定角色、场景或屏幕上的物体进行搜索将是一个艰巨的任务。日前，迪士尼面向消费者和国际组织(DTCI)的研究员创造了一个机器学习平台，帮助所有内容进行自动数字化，迪士尼内部称其为内容基因组平台。内容基因组平台是...