本文涉及面较广,因此很难在所有方面都讲解得很详细,故适合具有一定Halcon开发经验的人阅读. 1.Halcon二次开发的两种方式 ① 使用C#的语法方式逐句改写Halcon代码 优点:各种变量的类型清楚,可读性强,改写后代码行数几乎不会增加多少. 缺点:改写工作量大,容易出错,如果Halcon代码量大,后期将难以更新维护. ② 封装成函数导出 (推荐) 优点:操作简单,对开发人员编程能力要求低,工作量少,且便于维护. 缺点:Halcon函数导出的代码可读性极低,一旦丢失原Halcon文件,二次

本文根据“How to integrate audio/voice in RPE in EZSDK.pdf”整理,建议读者直接下载,参考原文件.原文件下载链接: http://download.csdn.net/detail/guo8113/8122945 ps:本文只是参考文档进行定制补充,但目前笔者没有完成移植,仅供参考. 转载请注明:http://blog.csdn.net/guo8113/article/details/40820897 DVR_RDK RPE添加其他音频编码 DM816

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平均, 并行 的训练一堆的分类器 ◈ 典例 随机森林 ◈ 随机 输入 - 数据源采样随机 - 在原有数据上的进行 60% - 80% 比例的有放回的数据取样 数据量相同, 但是每个树的样本数据各不相同 特征 - 特征选择随机

一.概括的对比 1.1  Halcon的优势 Halcon有着更加低廉的Lisence 1.并且提供更好.更强大的2D和3D的视觉软件库 2.Halcon支持的视觉图像采集设备数量是Visionpro 的5倍, 3.支持更多的的位深度 4.GPU加速 5.兼容Windows.Mac OS X,&Linux以及其他几个嵌入式的平台 6.持续支持COM,.NET本地C,C#,C++和Delphi编程 7.MVTEC一直致力于完全脱离硬件的基于PC的机器视觉和嵌入式视觉处理.在3D视觉技术以及应用上,

前面我们讲到频繁项集挖掘的关联算法Apriori和FP Tree.这两个算法都是挖掘频繁项集的.而今天我们要介绍的PrefixSpan算法也是关联算法,但是它是挖掘频繁序列模式的,因此要解决的问题目标稍有不同. 1. 项集数据和序列数据 首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同,如下图所示. 左边的数据集就是项集数据,在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了,每个项集数据由若干项组成,这些项没有时间上的先后关系.而右边的序列数据则不一样,它是由若干数据项集组成的序列.比如第一个序

题目要求 编写一个C语言程序,实现基本的冒泡排序算法. 算法 冒泡排序,用一句话来总结: 一组数中,相邻的两个数进行比较.交换,将最大(小)数交换至尾(首)部,即完成了一次冒泡排序 要想对N个数字进行排序,循环N次即可. 如果真的不理解冒泡排序算法,请点击:冒泡排序_360百科 核心代码 //方式一:从头向尾遍历,将最大数(相对)沉入尾部(相对) void BubbleSort1(int *arr,int sz){ int i = 0; int j = 0; assert(arr); for(i

如今视觉应用方面单纯依靠2D图像解决问题存在很多问题.稳定性差.定位不准确.还有配合机器人抓取方面只能抓高度一致的物品.其实在Halcon算法库有非常强大的三维算法.包括点云重建.激光三角法(2D相机加一个激光器即可),结构光相机.散斑相机.三维的算法.物体尺寸测量.物体的三维定位.三维物体的匹配. 内容比较多.容我慢慢分享.1.点云数据的获取 目前比较常用的3D相机(工业领域).主要是结构光相机和散斑相机.散斑相机相对来说价格比较便宜但精度比较差5k rmb以内 Kinect 奥比中光 之类,

一.集成学习法 在机器学习的有监督学习算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好).集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型,集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测,其他的弱分类器也可以将错误纠正回来. 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法,以达到减小方差(bagging).偏差(boosting)或改进预测(sta

目录 AdaBoost算法 一.AdaBoost算法学习目标 二.AdaBoost算法详解 2.1 Boosting算法回顾 2.2 AdaBoost算法 2.3 AdaBoost算法目标函数优化 三.AdaBoost算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 强分类器流程 3.4 强回归器流程 四.AdaBoost算法优缺点 4.1 优点 4.2 缺点 五.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.c

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth

TTC测距算法 输入输出接口 Input:(1)人与车(或车与车)的距离 (2)人与车(或车与车)的相对速度 Output:TTC collision time 算法介绍和设计方案 TTC是Time-To-Collision的缩写,直译为碰撞时间.海沃德(1972)将TTC定义为:"如果两个车辆以现在的速度和相同的路径继续碰撞,则需要碰撞的时间".在交通冲突技术的研究中,TTC已被证明是衡量交通冲突严重程度和区分关键行为与正常行为的有效手段.一些研究的结果指出直接使用TTC作为交通决策

华为视频编辑服务6.2.0版本上线后,我们为大家带来了两大变化:分别是丰富多样的AI能力和灵活选择的集成方式.为让开发者更快上手使用,今天小编带来了视频编辑原子能力SDK的具体集成方法.快来试试吧! 1 开发准备 详细准备步骤可参考华为开发者联盟官网: https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/Media-Guides/config-agc-0000001101108580?ha_source=hms1 2 代码开发 1.1

天气不错,小白一大早就起床了,吃过早餐就往奔实验室而去.路上碰到了同去实验室的小牛师兄. "小白,这么早啊",小牛师兄老远就发现了小白,打招呼道. "早啊,牛师兄,刚吃完饭呢",小白说. "对了,牛师兄,你觉得CFD怎样才算学好了呢?",小白问道. "按我个人的观点,可以把一个人的能力划分为四个阶段:无意识无能力.有意识无能力.有意识我能力及无意识有能力,怎么说呢,我给你说几个真实案例吧",于是牛师兄就给小白举了几个例子. 牛

原文链接 多重网格法是一种用于求解方程组的方法,可用于插值.解微分方程等. 从专业角度讲多重网格法实际上是一种多分辨率的算法,由于直接在高分辨率(用于求解的间隔小)上进行求解时对于低频部分收敛较慢,与间隔的平方成反比.就想到先在低分辨率(间隔较大)上进行求解,因为此时,间隔小,数据量小,进行松弛时的时空耗费小,而且收敛快,而且一个很重要的优点是在低分辨率上对初值的敏感度显然要低于对高分辨率的初值的要求.这一点是显而易见的,例如我们平时看一个很复杂的物体,在很远的地方,你可能就觉得它是一个点或一个

AdaBoost(自适应boosting,adaptive boosting)算法 算法优缺点: 优点:泛化错误率低,易编码,可用在绝大部分分类器上,无参数调整 缺点:对离群点敏感 适用数据类型:数值型和标称型 元算法(meta algorithm) 在分类问题中,我们可能不会只想用一个分类器,我们会考虑将分类器组合起来使用,这种方法称为集成方法(ensemble method)或元算法.元算法有多种形式,既可以是不同算法集成也可以是一种算法不同设置的集成. 两种集成方式(bagging & b

今天比较匆忙,还得写周六日考试扯P的PPT,就先这样开个头吧.我的电脑是win7,32位的系统,我用Halcon10.0.但是很多小伙伴的都是64位系统的,所以我用小伙伴的64位系统试过很多次用VC配置Halcon但是一直没成功,后来百度里面找相关错误,终于知道了原来Halcon没64位库,我得出的结论是64位环境下不能配置.可能很多人都在想我可以在64位的电脑上安装Halcon,为什么不可以配置呢?但事实就是这样,我在win7上先后用VC6.0绿色版,VC6.0企业版,VS2008和VS201

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

初始的想法就是,结合不同的分类算法来给出综合的结果,会比较准确一些 称为ensemble methods or meta-algorithms,集成方法或元算法 集成方法有很多种,可以是不同算法之间的,也可以是同一个算法但不同参数设置之间的,也可以是将数据集分成多分给不同的分类器之间的 总的来说,有3个维度可以进行集成,算法,算法参数和数据集 下面简单介绍两种比较流行的元算法思路, 1. Building classifiers from randomly resampled data: bag

这几天尝试用Java的swing写图形程序,边学习边摸索写了个简单的数独游戏,在编写的过程中学到了不少关于swing的东西,而且对于图形化程序的编写也有了一点简单的认识: 善其事先利其器,既然写图形化程序就先把一个IDE玩熟练,不在乎是什么IDE,喜欢哪个就用那个,不然急于动手会遇到更多麻烦: 先实现一个图形化程序的原型算法,比如说数独游戏就要先实现如何生成一个数独这个最原始的问题,在解决这个问题时,如何解一个数独的算法也就必须先写出来: 不要急于把算法集成进图形界面,可以尝试先写一个最简单的图

cdsn博客不支持word文件,所以这里显示不完全.可到本人资源中下载word文档: v0.3:http://download.csdn.net/detail/kl222/6961491 v0.1:http://download.csdn.net/detail/kl222/6677635  下载完后评论,可以返还你的积分.此文档还在完善中,欢迎大家交流,共同完善.    Webrtc  教程 版本0.3(2014年2月) 康林 (16614119@qq.com) 本文博客地址:http://bl

目前学了几个ML的分类的经典算法,但是一直想着是否有一种能将这些算法集成起来的,今天看到了AdaBoost,也算是半个集成,感觉这个思路挺好,很像人的训练过程,并且对决策树是一个很好的补充,因为决策树容易过拟合,用AdaBoost可以让一棵很深的决策树将其分开成多棵矮树,后来发现原来这个想法和random forest比较相似,RF的代码等下周有空的时候可以写一下. 这个貌似挺厉害的,看那些专门搞学术的人说是一篇很牛逼的论文证明说可以把弱学习提升到强学习.我这种搞工程的,能知道他的原理,适用范围