转自http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/23/2784125.html…

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo…

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(1) : 简单SVM原理 1. background 对一个二值的…

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量…

SVM迅速发展和完善,在解决小样本.非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来,已经在许多领域(生物信息学,文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效,例如(SVM在预测地下水涌水量问题等). SVM中的一大亮点是在传统的最优化问题中提出了对偶理论,主要有最大最小对偶及拉格朗日对偶. SVM的关键在于核函数.低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间.但这个办法带来的困…

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知…

引导图是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献<Guided Image Filtering>.这里只说一下自适应权重原理.C++实现灰度图像以及彩色图像的引导图滤波.验证结果. 自适应权重原理 引导图滤波作为一种线性滤波器,可以简单定义为如下形式: 其中I是引导图像(guided Image),P是输入的待滤波图像,Q是滤波后的输出图像,W是根据引导图I确定的权重值.权重值W可以用下式表示(原文献有详细推导):        μk是窗口内像素点…

前言 本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现.借鉴了许多文章,会在后面一一指出,如果有什么不对的希望能指正. 一. SVM简介 首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上,SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的. 其学习方法是把数据映射到一个高维空间上,使数据变稀疏,比较容易找到一个分割面来将数据分类, 而这个高维的分割面就是超平面.而SVM做的就是找到这样一个超平面使得数据点离这个超平面尽可能的远, 这样的分类效果才…

1.Easily Create High Quality Object Detectors with Deep Learning 2016/10/11 http://blog.dlib.net/2016/10/easily-create-high-quality-object.html dlib中的MMOD实现使用HOG特征提取,然后使用单个线性过滤器.这意味着它无法学习检测出具有复杂姿势变化的物体.HOG:方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient)是在计算机…

本文转载了文章(沈阳的博客),目的在于记录自己重复过程中遇到的问题,和更多的人分享讨论. 程序包:猛戳我 物体分类 物体分类是计算机视觉中一个很有意思的问题,有一些已经归类好的图片作为输入,对一些未知类别的图片进行预测. 下面会说明我使用OpenCV实现的两种方法,第一种方法是经典的bag of words的实现:第二种方法基于第一种方法,但使用的分类方法有所不同. 在此之前,有必要说明一下输入的格式,输入训练数据文件夹,和CalTech 101的组织类似.如下所示,每一类图片都放在一个文件夹里…

随机森林算法是机器学习.计算机视觉等领域内应用较为广泛的一个算法.它不仅可以用来做分类(包括二分类和多分类),也可用来做回归预测,也可以作为一种数据降维的手段. 在随机森林中,将生成很多的决策树,并不像在决策树那样只生成唯一的树.随机森林在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,每个树都是一个独立的判断分支,互相之间彼此独立.随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度,并且对多元公线性不敏感,判断结果缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第32篇文章,我们来聊聊SVM. SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到.它最早诞生于上世纪六十年代.那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出了不少,SVM就是其中之一. SVM完全可以说是通过数学推导出来的模型,由于当时还没有计算机,所以模型当中的参数都是数学家们用手来算的.它有一个巨大的应用就是前苏联的计划经济体系,我们知道在计划经济当中,国家有…

SVM简介 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机:SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题.SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法. 一.支持向量与超平面 在了解svm算法之前,我们首先需要了解一下线性分类器这个概念.比如给定一系列的数据…

本文只是简单介绍一下SVM的理论框架,想要详细了解当中细节问题处理可以参看后续章节或者网上各种详细资料.推荐Andrew Ng的斯坦福大学机器学习课程. 年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的. 简单的讲支持向量机(SVM)是一种分类模型,对于待分类的数据,我们总能找到一种超平面把它分割开来,当确立了这一超平面(下图a)后,我们要做的是最大化最近…

SVM即支持向量机,是一种机器学习内的二类分类方法,是有监督学习方法. 首先我们需要建立一个分类任务: 首先考虑线性可分的情况:(所谓线性可分就是在N维空间上的两类点,可以用N-1个未知数的函数(超平面)把其分为两类的情况), 如下图是一个简单的线性可分,二维平面上的两类点可以被一个y=kx+b的函数区分为两类…

项目合作联系QQ:231469242 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 支持向量机python代码和博客介绍 https://github.com/adashofdata/muffin-…

1. 线性分类SVM面临的问题 有时候本来数据的确是可分的,也就是说可以用 线性分类SVM的学习方法来求解,但是却因为混入了异常点,导致不能线性可分,比如下图,本来数据是可以按下面的实线来做超平面分离的,可以由于一个橙色和一个蓝色的异常点导致我们没法直接线性分类. 另外一种情况没有这么糟糕到不可分,但是会严重影响我们模型的泛化预测效果,比如下图,本来如果我们不考虑异常点,SVM的超平面应该是下图中的红色线所示,但是由于有一个蓝色的异常点,导致我们学习到的超平面是下图中的粗虚线所示,这样会严重影响…

单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t.内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形.Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难做到中心完全重合.f代表相机的焦距. 双目标定的第一步需要分别获取左右相机的内外参数,之后通过立体标…

备注:OpenCV版本 2.4.10 在数据的挖掘和分析中,最基本和首要的任务是对数据进行分类,解决这个问题的常用方法是机器学习技术.通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集,导出一个分类机制后,再使用这个分类机制判别一个新实例的属性,并且可以通过不间断的学习,持续丰富和优化该分类机制,使机器具有像大脑一样的思考能力. 常用的分类方法有决策树分类.贝叶斯分类等.然而这些方法存在的问题是当数据量巨大时,分类的准确率不高.对于这样的困难问题,Boosting及其衍生算法提供了一…

SVM是机器学习中神一般的存在,虽然自深度学习以来有被拉下神坛的趋势,但不得不说SVM在这个领域有着举足轻重的地位.本文从Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引进Kernel Trick,然后推广到常用的Soft Kernel SVM. 一.Hard SVM SVM本身是从感知机算法演变而来,感知机算法是在一个线性可分的数据集中找到一个分类超平面,尽可能的将数据集划分开,理论上这样的超平面有无数多个,但是从直觉上,我们知道离两侧数据都比较远的超平面更适合用于分类,于是我们选择了一个…

HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma变换(进行根号求解) 计算梯度map(计算梯度) 图像划分成小的cell,统计每个cell梯度直方图 多个cell组成一个block, 特征归一化 多个block串接,并归一化 2.训练SVM分类器…

原帖地址:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404 1.基本Kmeans算法[1] 选择K个点作为初始质心  repeat      将每个点指派到最近的质心,形成K个簇      重新计算每个簇的质心  until 簇不发生变化或达到最大迭代次数  时间复杂度:O(tKmn),其中,t为迭代次数,K为簇的数目,m为记录数(采样数),n为维数 空间复杂度:O((m+K)n),其中,K为簇的数目,m为记录数,n为维数 2.注…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal…

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 目录(?)[-] 支持向量机通俗导论理解SVM的三层境界 前言 第一层了解SVM 1分类标准的起源Logistic回归 2线性分类的一个例子 3函数间隔Functional margin与几何间隔Geometrical margin 4最大间隔分类器Maximum Margin Classifier的定义 第二层深入SVM 1从线性可分到线性不可分 11从原始问题到对偶问题的求解 1…

OpenCV中的SVM参数优化 svm参数优化opencv SVMSVR参数优化CvSVMopencv CvSVM        SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最常用的是用于分类,不过SVM也可以用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,OpenCV中自然也是有集成好了,我们可以直接调用.OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单…

1. 感知机原理(Perceptron) 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机(SVM)拉格朗日对偶性(KKT) 4. 支持向量机(SVM)原理 5. 支持向量机(SVM)软间隔 6. 支持向量机(SVM)核函数 1. 前言 在我没有学习接触机器学习之前,我就已经听说了SVM这个机器学习的方法.SVM自它诞生以来就以优秀的分类性能牢牢占据了霸主地位. 2. SVM原理 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在特征空…

SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints>)得以完善. SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性…

前面几节我们讨论了SVM原理.求解线性分类下SVM的SMO方法.本节将分析SVM处理非线性分类的相关问题. 一般的非线性分类例如以下左所看到的(后面我们将实战以下这种情况): 能够看到在原始空间中你想用一个直线分类面划分开来是不可能了,除非圆.而当你把数据点映射一下成右图所看到的的情况后,如今数据点明显看上去是线性可分的,那么在这个空间上的数据点我们再用前面的SVM算法去处理,就能够得到每一个数据点的分类情况了,而这个分类情况也是我们在低维空间的情况.也就是说,单纯的SVM是不能处理非线性问题的…

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动,取消了CvSVMParams这个类,因此在参数设定上会有些改变. opencv中的svm分类代码,来源于libsvm. #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //…

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,…