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【OpenCV基础】第三十二课：Harris角点检测

图像特征，Harris角点检测，实对称矩阵的对角化，相似矩阵的几何意义，椭圆，cv::cornerHarris

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.图像特征图像特征：可以表达图像中对象的主要信息，并且以此为依据可以从其他未知图像中检测出相似或者相同对象。常见的图像特征：边缘、角点、纹理。 2.Harris角点检测首先解释下角点的概念。如果我们在图像上滑动一个小窗口：如果在任何方向上滑动窗口，窗口内的灰度都没什么变化，则这是一个均匀区域。 ...

Posted by x-jeff on May 30, 2022

【C++基础】第四十一课：[类]定义抽象数据类型

成员函数，this，常量成员函数，类作用域，构造函数，拷贝、赋值和析构

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言类的基本思想是数据抽象（data abstraction）和封装（encapsulation）。数据抽象是一种依赖于接口（interface）和实现（implementation）分离的编程（以及设计...

Posted by x-jeff on May 22, 2022

【论文阅读】You Only Look Once： Unified, Real-Time Object Detection

YOLOv1

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 人类只要看一眼图像立马就能知道图像里有几个object，分别是什么以及在哪里。人类的视觉系统是快速且准确的，可以让我们完成各种复杂的任务。一个快速且准确的目标识别算法可以在不借助传感器的前提下就能实现自动辅助驾驶。现在的目标检测系统大多是先检测到目标的位置，然后通过一个分类器来确定目标的类...

Posted by x-jeff on May 11, 2022

【Python基础】第三十七课：使用Python实现层次聚类

层次聚类，Agglomerative，Divisive，sch.linkage，sch.dendrogram，AgglomerativeClustering，single（the Nearest Point Algorithm），complete（the Farthest Point Algorithm，Voor Hees Algorithm），average（UPGMA），weighted（WPGMA），centroid（UPGMC），median（WPGMC），ward（Ward's minimum variance method），Lance–Williams algorithm

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.使用Python实现层次聚类层次聚类的介绍请见：【机器学习基础】第三十七课：聚类之层次聚类。层次聚类有“Agglomerative”（bottom-up）和“Divisive”（top-down）两种方式： 👉使用scipy绘制树状图： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from skle...

Posted by x-jeff on May 9, 2022

【机器学习基础】第三十七课：聚类之层次聚类

层次聚类，AGNES算法

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.层次聚类层次聚类（hierarchical clustering）试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚合策略，也可采用“自顶向下”的分拆策略。 AGNES（AGglomerativ...

Posted by x-jeff on May 6, 2022

【Tensorflow基础】第十四课：CNN在自然语言处理的应用

tf.app.flags，tf.app.run，tf.flags，re.sub，VocabularyProcessor，np.random.permutation，tf.ConfigProto，compute_gradients，apply_gradients，tf.nn.zero_fraction，os.path.abspath，os.path.curdir，datetime.datetime.now().isoformat()，yield，tf.train.global_step

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.CNN在自然语言处理的应用 CNN通常应用于计算机视觉领域。但近几年CNN也开始应用于自然语言处理，并取得了一些引人注目的成绩。 CNN应用于NLP任务，处理的往往是以矩阵形式表达的句子或文本。矩阵中的每一行对应于一个分词元素，一般是一个单词，也可以是一个字符。假设我们一共有10个词，每个词都用128维的向量表示，那...

Posted by x-jeff on May 2, 2022

【C++基础】第四十课：函数指针

函数指针

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.函数指针函数指针指向的是函数而非对象。和其他指针一样，函数指针指向某种特定类型。函数的类型由它的返回类型和形参类型共同决定，与函数名无关。例如： 1 2 //比较两个string对象的长度 bool l...

Posted by x-jeff on April 25, 2022

【OpenCV基础】第三十一课：基于距离变换与分水岭的图像分割

距离变换，cv::distanceTransform，分水岭算法，Geodesic Distance，cv::watershed，cv::imshow，cv::inRange

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.距离变换 1.1.原理介绍距离变换于1966年被学者首次提出，目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。距离变换是针对二值图像的一种变换，是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像（其中每个栅格的灰度值...

Posted by x-jeff on April 21, 2022

【Python基础】第三十六课：评估不同客户流失分析模型

SVC()，feature_importances_

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.读取客户流失数据 1 2 3 4 5 # 读取客户流失数据 import pandas df = pandas.read_csv("customer_churn.csv", index_col=0, header=0) print(df.head()) 1 2 3 4 5 6 7 8 state accou...

Posted by x-jeff on April 14, 2022

【机器学习基础】第三十六课：聚类之密度聚类

密度聚类，DBSCAN算法

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.密度聚类密度聚类亦称“基于密度的聚类”（density-based clustering），此类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。通常情形下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类...

Posted by x-jeff on April 11, 2022

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