Luuljh's Blog

Some memory will be there forever, reminding me of the past.
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22智能制造大赛视觉Task1解题思路
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My solution to the problem of Visual Task 1 of the 2022 Intelligent Manufacturing Competition 比赛赛题:比赛时间为 180 min。比赛任务及要求任务一:实现对图片中的齿轮的检测以及测量,检测内容包括齿轮上是否有划痕,测量内容包括齿数、齿顶圆的直径以及齿根圆的直径(像素长度)。Task1: For the gear ...

scipy.leastsq最小化一组方程的平方和$x=\underset{y}{\argmin}{(\sum{f^2(y), axis=0})}$scipy.optimize.leastsq(func,x0,args = (),Dfun = None,full_output = 0,col_deriv = 0,ftol = 1.49012e-08,xtol = 1.49012e-08,gtol = 0.0,maxfev = 0,epsfcn = None,factor = 100,diag = None)func: 误差函数x0: 初始坐标点args: 传入参数 配合func使用网上例 ...

在线图像处理
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在线图像处理,用于处理黑色背景图像。打印黑色背景图像的效果可能非常糟糕,于是这个页面诞生了。通过码指令来对图像进行操作,或者点击下方已有的配置(目前很捞)快速处理。具体的指令请看下面。gray;flip执行 自带配置:直接去黑 翻转颜色 模糊去黑 翻转去灰 反复调暗var op_channel='all';var code_list={'blurholdfli ...

准备:MinGW-w64(记得设置环境变量)、vscode(C/C++插件)、CMake、OpenCV源码CMake与编译打开CMake指定源码目录(记为srcDir)指定编译目录(记为buildDir)点击Configure配置,注:"Specify the generator for this project"选"MinGW Makefiles"配置中间的列表,根据资料,勾选BUILD_opencv_world,WITH_OPENGL和BUILD_EXAMPLES,不勾选WITH_IPP、WITH_MSMF和ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS(如果有的话),CPU ...

基于SIFT特征的图像检索算法
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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) { ...
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