# 如何实现python SGBM算法参数调节
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python中的SGBM算法，并进行参数调节。SGBM（Semi-Global Block Matching）是一种用于立体视觉的算法，用于计算图像中不同区域之间的视差。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[灰度转换]
B --> C[预
原创
2024-06-28 06:49:11
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文章目录立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法二、 后处理 立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法SGM算法的全称为Semi-Global Matching，网上关于它的介绍有很多不细讲，它的论文出处详见文末参考文献，但是这里也要为作者赞一把，很牛逼。SGM其实本质上还是一种代价聚合算法，和局部立体匹配算法中的代价聚合很像，不然也不会叫Semi-Global了（当
文章目录前言一、SGBM和SGM的区别？1.预处理2.代价计算3.动态规划4.后处理二、SGBM的python-opencv的实现SGBM 参数选择 前言 SGBM的核心是SGM算法，自OpenCV2.4.6开始就已经被开源，非常的方便，并被广泛使用。一、SGBM和SGM的区别？ 参考大佬的文章：立体匹配算法推理笔记 - SGBM算法（一） 原始的SGM算法流
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2023-07-02 20:59:54
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semi-global matching（缩写SGM）是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。SGBM的思路是：通过选取每个像素点的disparity，组成一个disparity map，设置一个和disparity map相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化，以达到求解每个
欢迎到B站搜SVM SMO Python，应该能找到我的视频讲座。在前面的课程中，我们曾经介绍了一种暴力算法如何在一个平面(二维)空间中找到一些样本点的分割平面。那个算法是很直接的，能够方便大家更好地理解支持向量机的概念和一些参数的意义，但是显然不是一个成熟的、具有扩展性、具有实际使用价值的方法。九十年代末的时候，如我们前面提到的，John Platt发表了一篇重要的论文，如何用一个叫做SMO的算
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2024-07-08 17:24:59
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Python 代码规范翻译自: https://gist.github.com/sloria/7001839 (有些翻译的不太好就只能对照一下英文原文来理解了 ʅ(‾◡◝)ʃ )通用的标准价值观"给别人写的工具要达到自己也愿意用的标准。" - Kenneth Reitz"简单比功能更重要。" - Pieter Hintjens"适合90％的用例，忽略那些说话的人。" - Kenneth Reitz
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2024-07-31 14:09:26
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OpenCV在双目匹配上所做的工作相当不错，从1.0版本到4.3这么多年的版本迭代，官方始终在优化双目匹配算法。最常用的当属BM算法和SGBM算法了： BM全称是BlockMatching，可以理解为一种块匹配算法，这里一个通俗的说法就是，为了找到两张图
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2023-07-24 18:25:52
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cvCalscEigenObject()函数，包含于<cvAux.h>中。在PCA人脸识别的程序中，属于核心算法。
http://www710.univ-lyon1.fr/~bouakaz/OpenCV-0.9.5/docs/ref/OpenCVRef_ObjectRecognition.htm
void cvCalcEigenObjects( int nObjec
文章目录1. SGD算法 学了很久的深度学习，忽然感觉对于知识的摄入只是填鸭式学习，少了主动思考，因此准备就简单问题的理解出发对已经学习知识做系统整理。 提到优化算法那么就要涉及到优化问题，简单介绍一下什么是凸集、凸函数、凸优化。凸集：集合中任意两个样本连接后的线段仍然属于集合，那么就是凸集。凸函数：两个自变量的函数值求和总是大于等于自变量中值的函数值。凸优化：给定变量属于凸集，目标函数是凸函
目录创建数据集自写版KNN算法优化版KNN算法效果可视化创建数据集：创建一个电影分类数据集 接吻次数 打斗次数 电影类型3100动作片190动作片281动作
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2023-06-09 22:48:59
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一、前言本文仅仅演示使用opencv2.4.6中已经定义好的SVM函数实现对车牌区域正负样本的训练，然后使用训练好的SVM模型对测试样本进行预测。二、所使用的正负样本 首先我将一系列图片进行图像预处理、分割等一系列步骤，这部分内容可以参看《深入理解opencv 使用计算机视觉项目解析》，这样从中挑选出100个正样本（车牌区域）和70个负样本（非车牌区域），大小均为144*33，分别存放于目录F:\
面向对象有这个强大特点和作用, 著名的三大特点:封装, 继承, 多态这篇博客写的是super()的简单理解和使用今天在读restframework的源码的时候, 发现源码中使用了super, 依以此为入口, 重写了django的as_view()在代码执行的过程中既执行了自己的as_view()有执行了django的as_view() super()能做什么?之前的理解就是, 使用sup
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2024-09-09 21:05:17
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1.序言从今天开始，开始使用Mac来跑openCV了。开始感觉其实应该开发阻力不是太大样子，事实上来讲，其实比Windows要繁琐一些呢。现时点的配置为os x yosemite 10.10.3
openCV 2.4.10(现时点的最新版本为：3.0 RC1)
Xcode Version 6.3.2 (6D2105)在这个配置下，我按照如下步骤搭建了我的openCV平台。2.配置环境的步骤2.1
第一部分BM、GC和SGBM算法的性能比较转自：，其中原博主推荐的Stefano Mattoccia大神的讲义Stereo Vision：algorithms and applications，我看了以后觉得非常受用，讲的非常条理全面，里面的参考文献也很经典。第二部分为原创，主要是在OpenCV3.2版本下BM算法的用法改变和参数说明。 1.BM、G
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2023-07-24 18:19:20
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较好的参考一般使用增量式PID算法，比位置式pid算法计算简单，内存消耗小，计算机输出的是控制机构的增量，即实际控制量=上次控制量+PID算法输出值以上才是有营养的东西---------------------------------以下全是废话，垃圾资料浪费人生PID是什么始于1936 年2 月17 日，不用考虑被控对象的数学模型就能调节控制被控对象的一种方法 。PID，就是对输入偏差进行比例积
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2023-09-08 12:37:13
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SVM Support Vector Machines是一种有监督的学习分类方法（SVM是一个分类器Classifier，也可以做回归Regression），是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面, 即给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。 （SVM算法的实质是找出一个能够将某个值最大化的超平面，最优分割超平面，最大化训练数据的
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2024-08-31 16:11:52
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数据挖掘-超参数优化简介超参数调优方法简介 本文对机器学习中的常用的超参数方法进行介绍，希望初学者在机器学习的过程中能够认识到超参数的调优是非常重要的一个步骤。 首先我们明确，什么是超参数。超参数其实就是不属于模型本身的一种参数，这种参数不受模型本身所控制。比如在梯度下降法中使用的步长、训练过程中的迭代总次数。这些在一般情况下都是人为设置的，不受模型本身影响的。一般来说，常用的超参数调优方法有网格
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2024-10-01 09:44:06
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遇到一个问题def aa(a):
a['a'] =34
dict_01 = {'a':2}
print(dict_01)
aa(dict_01)
print(dict_01)
b= 2
def bb(b):
b+=1
print(b)
bb(b)
print(b)同样是作为参数被传入函数内,在函数内修改参数，整数a的值没有被改变，但是字典的值被改变了。（这是因为前者是不
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2023-05-28 19:09:04
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## 如何调节机器学习算法的超参数
在机器学习中，超参数是影响模型性能的重要因素。调节这些超参数可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。本文将指导你如何实现这一过程，通过明确的步骤和代码示例，帮助你理解超参数调节的流程。
### 超参数调节流程
下面是一个简单的超参数调节流程的表格：
| 步骤 | 动作 | 描述
0.如何调参基础参数model = Sequential()
model.add(GRU(1000,input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(learning_rate=0.001),metrics=['mae', '
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2024-05-14 15:53:08
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