分水岭算法理论 从意思上就知道通过用水来进行分类,学术上说什么基于拓扑结构的形态学...其实就是根据把图像比作一副地貌,然后通过最低点和最高点去分类! 原始的分水岭: 就是上面说的方式,接下来用一幅图进行解释---->>> 把图像用一维坐标表示,二维和三维不好画,必须用matlab了,我不会用,意思可以表述到位 第一步:找到图像的局部最低点,这个方法很多了,可以用一个内核去找,也可以一个一个比较,实现起来不难. 第二步:从最低点开始注水,水开始网上满(图像的说法就是梯度法),其中那些最低…

写在前面:之前想分类图像的时候有看过k-means算法,当时一知半解的去使用,不懂原理不懂使用规则...显然最后失败了,然后看了<机器学习>这本书对k-means算法有了理论的认识,现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解. k-means算法原理 注:还是和之前一样,核心都是别人的,我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解.弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了... k-means含义:无监督的聚类算法. 无监督:就是不需要人干预,拿来一大批东西直接放进算法就可以进行分类.…

从基础开始讲起,没有这些东西看支持向量机真的很难!   1.拉格朗日乘子(Lagrangemultiplier)   假设需要求极值的目标函数(objectivefunction)为f(x,y),限制条件为φ(x,y)=M 设  定义一个新函数  则用偏导数方法列出方程: . .  求出x,y,λ的值,代入即可得到目标函数的极值. 扩展为多个变量的式子为: F(x1,x2,...,xn,λ)=f(x1,x2,...,xn)-λg(x1,x2,...,xn) 则求极值点的方程为:∂F/∂xi=0(…

查资料的时候看了一个不文明的事情,转载别人的东西而不标注出处,结果原创无人知晓,转载很多人评论~~标注了转载而不说出处这样的人有点可耻! 写在前面: Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而…

机器视觉类:OpenCV. 自然语言处理:NLTK, jieba(Python中文分词组件),HanLP, FudanNLP, NLPIR, http://tm.itc.ntnu.edu.tw/CNLP/?q=node/5 TTS: pyttsx, gTTS. 多维神经网络:Pybrain 数据处理,分析,学习类:Theano,Pandas,scikits.learn,NetworkX,MDP,mlpy 数据挖掘:Orange web scraping: scrapy, urllib/urlli…

区域检测算法-MSERs:最大稳定极值区域 参考书籍——<图像局部不变性特征与描述>王永明.王贵锦著 MSER最大极值稳定区域的提取步骤:1.像素点排序   2.极值区域生成   3.稳定区域判定   4.区域拟合   5.区域归一化 MSER算法介绍:参看博客——http://www.cnblogs.com/frischzenger/p/3334569.html 问题综合: 1.<图像局部不变性特征与描述>P103,分水岭算法的思想是怎么样的? 答:1)分水岭算法步骤和openc…

目标 在本章中,我们将学习: 查找图像梯度,边缘等 我们将看到以下函数:cv.Sobel(),cv.Scharr(),cv.Laplacian()等 理论 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,即Sobel,Scharr和Laplacian.我们将看到他们每一种. 1. Sobel 和 Scharr 算子 Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算,因此它更抗噪声.逆可以指定要采用的导数方向,垂直或水平(分别通过参数yorder和xorder).逆还可以通过参数ksize指定内核的…

本文CameraCalibrator类源代码来自于OpenCV2 计算机视觉编程手册(Robert Laganiere 著 张静 译) 强烈建议阅读机器视觉学习笔记(4)--单目摄像机标定参数说明之后再阅读本文 1.单目摄像机标定目的 单目摄像机标定的目的就是使摄像机实际状态无限接近理论推导的理想状态.单目摄像机标定最终将确定9个参数,摄像机内参数有4个,透镜畸变参数5个. 2.单目摄像机标定流程 制作标定板 使用摄像机拍摄不同角度的标定板 将照片放置于预设的文件夹中 编写程序计算摄像机内参数和…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一.理论 1.HOG特征描述子的定义:     locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids,即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.   2.本质:     Histogram of Orie…