目录一、线性空间1. 线性空间的概念（1） 线性空间的定义（2） 线性空间的本质2. 线性空间的基（1） 线性表示（2） 线性相关（3） 线性无关（4） 线性空间基的定义（5） 坐标3.&n
原文链接：http://blog.csdn.net/gjy095/article/details/9243153上一篇文章，不是很详细，这一篇解释的清晰些，请访问原始链接。Rtrees介绍！参考链接：http://docs.opencv.org/modules/ml/...
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2014-08-11 15:54:00
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Opencv提供了几种分类器，例程里通过字符识别来进行说明的1、支持向量机（S
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2023-01-05 11:55:19
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letter_recog.cpp是ml.hpp的最佳案例，可以解读出样本集、机器学习的内容，所以写了两篇博客。 ml.hpp的整体理解，请拜读大神的文章，多读几遍。 【样本集】 1、文件的读取、保存，推荐用load()、save()，而不是read()、write()。 2、样本集有data（特征集
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2020-03-16 15:48:00
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好吧，我决定对我的问题进行锻炼以解决上述问题。我想要的是使用OpenCV中的KNearest或SVM功能实现简单的OCR。以下是我的工作方式。(这只是为了学习如何将KNearest用于简单的OCR目的)。1)我的第一个问题是有关OpenCV示例随附的letter_recognition.data文件的。我想知道该文件中的内容。它包含一个字母以及该字母的16个功能。2)由于我知道，如果不了解所有这些
letter_recog.cpp的整体认识查阅RTrees、Boost、ANN_MLP、KNearest、NormalBayesClassifier、SVM，大写英文字母识别，三目运算符的妙用（OpenCV案例源码letter_recog.cpp解读） letter-recognition.data
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2020-03-18 09:46:00
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参考视频教程资料: OpenCV入门到进阶实战三大典型项目 : (http://www.notescloud.top/goods/detail/1155)<http://www.notescloud.top/goods/detail/11551K近邻=1.1理解K近邻重要函数knn=cv.ml.KNearest_create()kn
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2021-08-24 09:57:29
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1、 knn需要引用的头文件 #include <opencv2/ml/ml.hpp>用到的opencv类：KNearest *knn; 得到训练数据和相应的标记：trainData，将每一个训练矩阵归一化为相同的大小，假如为128行128列，则将其转换为1行128*128列存入trainDat
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2024-04-22 13:22:57
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基于OpenCV机器学习算法实现身份证号自动识别 1 前言 本文基于OpenCV图像处理算法和OpenCV提供的机器学习算法实现身份证号的自动识别。 应用（编程）环境： 语言：Java, JavaFXSDK（用于Java GUI编程）开发包：OpenCV,KNearest集成开发环境
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2024-01-09 17:05:07
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OpenCV + Java KNN（KNearest-K近邻算法）实例代码 本文给出了一个用Java语言实现的OpenCV机器学习K近邻算法的例子。 OpenCV版本：3.4.0，在官方文档中没有找到有关Java语言ML的教程或例子，只有c++和Python的代码例子，在网上搜到一篇例子，经实测通过，并附上中文注释。 示例代码：
import java.text.D
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2024-08-29 16:46:00
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.4 自定义函数手写数字识别OpenCV提供了函数cv2.KNearest()用来实现K近邻算法，在OpenCV中可以直接调用该函数。为了进一步了解K近邻算法及其实现方式，本节首先使用Python和OpenCV实现一个识别手写数字的实例。 eg：编写程序，演示K近邻算法。 在本例中，0~9
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2024-02-20 10:50:20
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问题：我试图在OpenCV-Python（cv2）中实现“数字识别OCR”。它只是为了学习目的。我想在OpenCV中学习KNearest和SVM功能。我有每个数字的100个样本（即图像）。我想和他们一起训练OpenCV示例附带的示例letter_recog.py。但是我仍然无法弄清楚如何使用它。我不明白什么是样本，响应等。此外，它首先加载一个txt文件，我首先不明白。稍后搜索一下，我可以在cpp示
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2024-01-09 19:59:21
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KNN算法：目的是分类，具体过程为，先训练，这个训练我估计只是对训练数据进行一个存储，knn测试的过程是根据测试样例找出与这个样例的距离最近的k个点，看这k个点中哪个分类所占的比例比较多，那么这个样例就属于这个分类。所以我们要做的就是确定这个k，这个k是个超参数，所以需要手动测试。具体使用方式为 1 knn = cv.KNearest()
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3 knn.train(train_datas,tr
