KNN近邻分类法（k-Nearest Neighbor）是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这K个样
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2024-04-10 12:43:50
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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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作者 | 李秋键人体姿态估计指从单个 RGB 图像中精确地估计出人体的位置以及检测骨骼关键点的位置。人体姿态估计是计算机视觉领域的研究热点，是诸多计算机视觉任务的基础，如动作分类、异常行为检测、自动驾驶等。Openpose 项目库运用流行的深度学习算法，能快速地识别图像中单人及多人的二维姿态，通过学习检测图像中人物的关键点位置，从而不依赖于图像中的局部特征完成人物目标检测，即使在图像噪声较大下，可
本文主要记录了KNN(K-Nearest Neighbor)算法的训练及在OpenCV库中的使用方法，主要分为以下几个部分： 1. KNN算法简介 2. KNN的训练方法 3. OpenCV中KNN的调用流程 4. 参考资料一. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)即K最临近算法，属于机器学习中
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2024-04-21 19:05:13
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前言：本专栏主要结合OpenCV4，来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。系列文章，持续更新：OpenCV4机器学习（一）：OpenCV4+VS2017环境搭建与配置OpenCV4机器学习（二）：图像的读取、显示与存储OpenCV4机器学习（三）：颜色空间（RGB、HSI、HSV、Lab、Gray）之
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2024-05-06 06:10:14
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KDTreeSearcher 详解KDTreeSearcher模型对象存储使用Kd-tree算法的最近邻居搜索的结果。 结果包括训练数据，距离度量及其参数，以及每个叶节点中数据点的最大数量（即存储桶大小）。 Kd树算法通过将K维空间中的n个点递归地分割为二叉树来对n×K数据集进行分区。 创建KDTreeSearcher模型对象后，可以通过使用knnsearch执行最近的邻居搜索或使用rangese
昨天安装了MATLABR2011b，今天发现启动很费劲，于是乎，右键点击MATLAB桌面图标，将“起始位置”改为你的m文件存放位置，避开matlab的安装目录，比如我的是“E:\R2011b”，因为我在E盘专门建一个文件夹存放我的MATLAB文件，点确定，您再试试！速度快多了吧O(∩_∩)O~下面是网络上的一些方法：Matlab随着版本的升级体积越来越大，带来的问题就是启动速度也越来越慢，下面就我
Idx = knnsearch(X,Y) finds the nearest neighbor in X for each query point in Y and returns the indices of the nearest neighbors in Idx, a column vector. Idx has the same
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2019-05-14 00:18:00
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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一、openCV介绍 Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、M
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2024-04-18 22:33:46
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2021-09-07 11:13:03
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isContinuous 参考 1. opencv_isContinuous; 完
原创
2022-07-11 12:51:40
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前言： 什么是OpenCV?可能还有人不清楚吧，简单地说，OpenCV——Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库，它是基于C语言和部分C++语言来开发，可用于计算机视觉、图像处理以及模式识别和跟踪。一、准备工作：1.下载OpenCV安装包： 到OpenCV的官网（http://opencv.or
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2024-03-21 21:55:47
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Opencv是一个用户基础非常多的视觉开发库，可以用来实现人脸识别等功能，由于涉及到大量的调用与计算，所以对硬件的条件要求很高，并且还需要时时刻刻注意内存溢出这个问题，怎么样？很刺激吧。从这篇文章开始我们从最基础学起，不同于其他学习博客，这个系列文章真的会是从最基础的开始讲解。本文主要讲解Opencv的数据类型，已经最关键的类：Mat所拥有的强大的特性。Opencv的C++类和函数都定义在命名空间
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2024-03-23 14:42:30
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一、下载OpenCV1.打开OpenCV官网Home - OpenCV2.点击Library，选择Raleases 3.跳到如下页面（其中有OpenCV-4.6.0、OpenCV-4.5.5、OpenCV-4.5.4多个版本，依照自己需要选择，这里选择的是OpenCV-4.6.0）在OpenCV-4.6.0中点击Windows 4.跳转如下页面（电脑绿环提示将会在5秒后开始自动
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2024-02-27 21:31:39
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目录1. 基本思路2.代码3.局限性 1. 基本思路 1. 保证图片背景尽量为纯黑或纯白 为了数量检测的方便，将垃圾的背景设置为纯色，最好是纯黑色或纯白色，一会解释原因。 2. 将RGB图片转为灰度图 3. opencv找到能将灰度值最大程度分开的阈值retopencv的算法自动找到最合适的阈值ret，ret能将灰度图每个像素的灰度值最大限度的区分开。灰度图每个像素的灰度值为0(纯黑)到255(
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2024-03-15 05:17:17
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文章目录前言一、背景建模1、帧差法2、混合高斯模型二、光流估计 前言本文为12月21日 OpenCV 实战基础学习笔记，分为两个章节：背景建模；光流估计。一、背景建模1、帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法
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2024-05-09 10:16:06
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引言本篇主要想总结一下Ubuntu下opencv对于CPU的编译全过程，以及遇到的一些坑。依赖项安装首先我们需要CMake来配置安装，GCC进行编译，Python-devel和Numpy来构建Python绑定等。sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install gcc g++一般云服务器是没有cmake的，而本地服务器的cmake也可能会版本比较低，如
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2024-02-29 17:17:18
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1 前言本人小白，想利用MFC实现摄像头的开关、截图、录像、手动亮度和对比对调整以及控件自适应变化等基本功能，程序基本上都是参考网上的教程和博客，但中间遇到过摄像头打不开、opencv造成内存泄露、摄像头运行一段时间后会自动关闭等各种小问题，所以想借此记录下自己调试的过程，也希望能有所帮助。本文主要是利用MFC中的OnTimer函数定时截取摄像头所获图像，再对图像进行亮度和对比度调整，然后利用Op
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2024-05-08 19:05:16
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一、介绍OpenCV（开源计算机视觉库：http://opencv.org）是英特尔开源的一个跨平台计算机视觉的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。OpenCV由Gary Bradsky于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV用于Stanley，该车赢得了
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2024-04-28 16:08:44
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