Luuljh的博客

Hesitating, Nothing achieved.
Home » CVML

OpenCV (python)Common APIsadd(src1, src2, dst=None, mask=None)饱和式加法 (>255自动归为255)subtract(src1, src2, dst=None, mask=None)饱和式减法 (<0自动归为0)applyColorMap(src: mat, code)应用于灰度图像, 产生伪彩色图像code: 可取cv2.COLORMAP_JET, cv2.COLORMAP_AUTUMN, cv2.COLORMAP_COOL, cv2.COLORMAP_HOTbitwise_and(src1, src2, ds ...

基于SIFT特征的图像检索算法
 440
 1
在项目中做了很多失败的东东,这里展示其中一个,好水一篇文章。算法的基本思路就是提取图像的SIFT特征,然后聚类生成多个视觉词汇作为图像的特征,构建图像特征数据库,搜索图像的时候,计算图像的视觉词汇,在数据库中查找具有相同视觉词汇的图像,然后进行一系列计算,筛选出他们中匹配的特征中的优质特征,统计数目,根据优质特征的数目进行排序,就得到了查询结果。会用到SIFT、Kmeans、BoW、grabCut、RANSA ...

最近在项目中用到了多个模型,需要进行融合,便写此文章记录。模型融合(fusion)一般来说会使得算法整体的效果更好,典型的融合方法有early fusion和late fusion。遇到以下这两种情况,可以进行模型融合。已经训练了多个单特征模型,每个模型都能单独进行预测,那么可以将多个模型进行融合,使得每个模型发挥自己的作用,进而让整体精度得到提高。已经提取了多种特征,则可以合并特征,使得不同的特征之间的隐含关系得到一定的关联,一定程度上会提高模型的效果。以上第一种情况下,可以使用late fusion,第二种情况下,可以进行early fusion或late fusion。Late ...

用 js 来实现一个简单分类的算法:假定输入参数 a 和 b,如果 a >= b 则返回 1,否则返回 -1。首先来个定义权重,因为有两个参数,所以应该有两个权重:var trainedweight = { a: Math.random(), b: Math.random() };提前说明:设定导入的参数是这个样子:exampleExp = { param_1: 5, param_2: 6, result: -1 }param_1 为第一个参数。result为结果,训练的时候用的,其他时候可有可无。传递参数,运行计算:function guess(exp) { ...
Life is fantastic
🥕 More