Haar特征与积分图 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Adaboost方法之前,先了解一下Boosting方法. 回答一个是与否的问题,随机猜测可以获得50%的正确率.如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率,则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习:如果一个方法可以显著提高猜测的正确率,则称获取该方法的过程为强学习.1994年,Kearns和Valiant证明,在Valiant的PAC(Probably ApproximatelyCorre…

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for…

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间…

简介   OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.  OpenCV的官方网址为:https://opencv.org/, 其Github网址为:https://github.com/opencv .  本文将会介绍OpenCV在…

Java的可检测异常和非检测异常泾渭分明.可检测异常经编译器验证,对于声明抛出异常的任何方法,编译器将强制执行处理或声明规则. 非检测异常不遵循处理或声明规则.在产生此类异常时,不一定非要采取任何适当操作,编译器不会检查是否已解决了这样一个异常.有两个主要类定义非检测异常:RuntimeException和Error. 为什么Error子类属于非检测异常?这是因为无法预知它们的产生时间.若Java应用程序内存不足,则随时可能出现OutOfMemoryError:起因一般不是应用程序中的特殊调用,…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 作者:毛星云(浅墨) 微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV…

一.目标 1 将药板从黑色背景中分离(药板部分显示为白色,背景显示为黑色): 2 根据分割结果将药板旋转至水平: 3 提取药板中的药丸的位置信息: 二.方法描述 处理图像如下: (1)首先将图像转为灰度图像,并做二值化处理,并采用闭运算将胶囊边缘平滑处理.得到图像如下所示: (2)利用imfill填充命令将胶囊填充,得到下图: 分别从图像中点左右各距100像素点位置向下遍历像素点,直到遍历到白色边缘即胶囊板的边缘停止,分别记录像素点的坐标,示意图如下: 由此计算胶囊板的倾斜角度θ=arctan(…

http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4839869.html http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4885659.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral http://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/details/46740477 https://www.zhihu.com/question/2…

先看几张效果图吧 效果图: 可以直接测试的代码: 头文件: // Saliency.h: interface for the Saliency class.//////////////////////////////////////////////////////////////////////////===========================================================================// Copyright (c) 2009 R…

异常检测算法先是将一些正常的样本做为无标签样本来学习模型p(x),即评估参数,然后用学习到的模型在交叉验证集上通过F1值来选择表现最好的ε的值,然后在测试集上进行算法的评估.这儿用到了带有标签的数据,那么为什么不直接用监督学习对y=1和y=0的数据进行学习呢?而是要用到异常检测算法(先对无标签数据进行建模(当成无标签数据,其实都是正常的样本)). 异常检测与监督学习有哪些区别? 异常检测系统中一般正例样本(即异常的样本)很少(一般0-20个或者50个,50也是很常见的),这些异常样本用于交叉验证…