查找轮廓 findContours   cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → image, contours, hierarchy   参数解释 image:原图像,可以事先由compare().inRange().threshold()等得到binary的image图像 mode:轮廓检索模式 method:轮廓近似方法 mode参数可取值为 CV_RETR_EXTERNAL 仅检索…

当数据量很大的时候,分类任务通常使用[离散特征+LR]集成[连续特征+xgboost],如果把连续特征加入到LR.决策树中,容易造成overfit. 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下,可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中. 转换特征分成两种情况: 第一种情况: 特征还未转化成训练数据所需要的向量格式,此时每个特征为单独的一列,需要对这些单独的列进行离散化分桶. 第二种情况: 所有特征…

ACCEPTED CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION 2001 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 简单特征的优化级联在快速目标检测中的应用 Paul Viola                                                            Michael Jones viola@merl.…

1. DNS隧道简介 DNS隧道技术是指利用 DNS协议建立隐蔽信 道,实现隐蔽数据传输.最早是在2004年 DanKaminsky 在 Defcon大会上发布的基于 NSTX 的 DNS隐蔽 隧道工具,相关链接. 之后出现了越来越多的DNS隐蔽通道工具,例如 . iodine: https://github.com/yarrick/iodine This is a piece of software that lets you tunnel IPv4 data through a DNS se…

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文…

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features)  # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60)  # 对图中的X轴标签进行60的翻转 代码: 第一步:数…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159 继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析,最后得到了一系列特征点,每一个特征点相应一个128维向量.假如如今有两副图片都已经提取到特征点,如今要做的就是匹配上相似的特征点. 相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的点. 2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询点近期的K个数据…

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106926496各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…

SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位,然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调,整体思想类似于two-stage目标检测算法,将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征.SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点,整体思想十分不错   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.12125 论文代码:…

本文来自<DSFD: Dual Shot Face Detector>,时间线为2018年10月,是南理工Jian Li在腾讯优图实验室实习时候的作品.在WIDER FACE,FDDB上效果也超过了PyramidBox和SRN. 0 引言 最近在比赛上拿到最好成绩的人脸检测模型大致可以分成2类: 基于RPN的网络,这种网络是2阶段模型 基于SSD这种一次shot检测,直接预测边界框和置信度. 而一次shot的检测器因其高预测速度和简单的系统设计而更受青睐.不过分析下来,仍然有以下三个问题未完全…