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【OpenCV基础】第二十五课：模板匹配

模板匹配，cv::matchTemplate

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.模板匹配模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。模板图像在待检测的图像上，从左到右，从上到下进行遍历，并计算模板与待检测图像重叠部分的匹配度。 OpenCV提供了六种计算模板匹配程度的方式： 👉TM_SQDIFF=0（值越小，匹配度越高）： \[R(x,y)= \sum _{x',...

Posted by x-jeff on October 21, 2021

【论文阅读】Efficient Graph-Based Image Segmentation

图像分割，最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST），kruskal算法，prim算法

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 在CV领域中，分割任务的结果通常作为其他任务的基础。所以作者认为分割算法应该满足两个性质：1）能够分割出人类视觉上觉得重要的区域；2）分割速度快，可以实时分割。本分割算法的时间复杂度为$O(n\log n)$，n为图像的像素点个数。与经典的聚类方法不同，作者用的方法基于图（论）。图的节点为...

Posted by x-jeff on October 19, 2021

【Python基础】第二十七课：分类模型之决策树

DecisionTreeClassifier()，graphviz可视化，numpy.arange，numpy.meshgrid，ravel，numpy.c_，numpy.r_

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sklearn建立决策树 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = c...

Posted by x-jeff on October 17, 2021

【论文阅读】Selective Search for Object Recognition

Selective Search算法

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.Selective Search 本文只着重介绍论文中的第3部分，即Selective Search的实现细节。 R-CNN使用Selective Search生成region proposals。 Selective Search需考虑以下设计因素：捕获所有尺寸（Capture All Scales）...

Posted by x-jeff on October 16, 2021

【机器学习基础】第二十七课：集成学习之个体与集成

集成学习简介，霍夫丁不等式

【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.个体与集成集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learnin...

Posted by x-jeff on October 12, 2021

【C++基础】第三十课：条件语句

if语句，switch语句

【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.条件语句 C++语言提供了两种按条件执行的语句。一种是if语句，另外一种是switch语句。 2.if语句 if语句包括两种形式：一种含有else分支，另外一种没有。形式一（不包含else分支）： ...

Posted by x-jeff on October 9, 2021

【OpenCV基础】第二十四课：直方图反向投影

直方图反向投影，cv::mixChannels，cv::calcBackProject

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.直方图的反向投影先计算某一特征的直方图模型，然后在目标图像中寻找是否有相似的对象。因此，我们可以利用直方图的反向投影来实现图像分割，目标检测等任务。通常用HSV色彩空间的H和S两个通道的直方图模型。常用步骤：读入原始图像（也可以是某一图像的目标区域，即我们想要提取的特征所在的区域）。使用cv:...

Posted by x-jeff on September 24, 2021

【Python基础】第二十六课：回归模型

回归模型，sklearn.linear_model，sklearn.preprocessing，statsmodels.api，R-squared，Adjusted R Square，AIC，BIC，itertools.combinations，str.format()

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.scikit-learn简介 scikit-learn是针对python编程语言的免费软件机器学习库。官网：https://scikit-learn.org/stable/。 2.回归模型读入待处理数据： 1 2 3 4 import pandas as pd df = pd.read_csv('salary...

Posted by x-jeff on September 21, 2021

【论文阅读】Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

R-CNN

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.简介（Introduction）开篇先强调了特征的重要性。在过去几十年里，各类视觉识别任务基本都是基于SIFT特征和HOG特征。但是从其在PASCAL VOC目标检测任务中的表现就可以看出，在2010-2012年间，其发展很慢，没有显著的性能提升。 PASCAL VOC（PASCAL：pattern anal...

Posted by x-jeff on September 20, 2021

【机器学习基础】第二十六课：EM算法

期望最大化（Expectation-Maximum，简称EM）算法，坐标下降法

【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.EM算法简介我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据（学名是“隐变量”（latent variable）），此时我们未知的...

Posted by x-jeff on September 1, 2021

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