(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…

RHCS集群理论暨 最佳实践 什么是集群?     集群是一组(>2)相互独立的,通过高速网络互联的计算机组成的集合.群集一般可以分为科学集群,负载均衡集群,高可用性集群三大类.     科学集群是并行计算的基础.它对外就好象一个超级计算机,这种计算机内部由十至上万个独立处理器组成,并且在公共消息传递层上进行通信以运行并发应用程序,像中国的银河,曙光超级计算机.     高可用性集群,当集群中的一个系统发生故障时,集群软件迅速作出反应,将该系统的任务分配至集群中其它正在工作的系统上执行,通过消除…

关键词:Hu矩,SVM,OpenCV 在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG.LBP.HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类.本文以几何不变矩为例说明OpenCV中SVM分类器的一般使用过程,下面依次简述Hu矩函数.SVM参数设置及实例演示. 1.Hu求解 double M[7];//Hu矩输出 Moments mo; //矩变量 src=i…

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 1.名词解释 支持向量机中的机:在机器学习领域,常把一些算法看做一个机器,如分类机(也叫作分类器) 2.问题描述 空间中有很多已知类别的点,现在想用一个面分开他们,并能对未知类别的点很好的识别类别. 3.算法思想 由问题描述可知,现在算法要解决两个问题: 找到一个平面,可以很好的区分不同类别的点,即使分类器的训练误差小,线性可分时要求训练误差为0. 很好的识别未知类别样本的类别,即多大程度上信任该分类器在未知样本上分类的效果. 令满足以上两点的超平面…

边缘检测: 一.canny算子 Canny边缘检测根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子,也就是Canny算子.类似与 LoG 边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法. 二.canny算法描述 1.首先进行高斯平滑滤波: 2.然后计算像素点的梯度(利用sobel算子) 3.计算幅值和夹角 4.非极大值抑制(NMS)幅值和夹角,如下图所示,就是比较梯度方向前后像素梯度的大小. 上图中左右图:g1.g2.g3.g4都代表像素点,很明显它们是c的八领域中的4个,左图中c点是我们需要判断的…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

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本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/50936076 微博:http://weibo.com/xingchenbing  因为下一步要開始研究下深度学习.而深度学习领域非常多的算法和应用都是用Python来实现的,把Python转成C++代码耗时太多,不如直接学习下Python直接医用Python的代码. 搭建Python环境的过程是非常耗时的,可是如今回头来看又认…

问题描述 照片是来自太空望远镜的星云图像,科学家想知道它的面 积与周长. 解决思路 方法一: 通过二值分割+图像形态学+轮廓提取 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/cas…