ASM是基于统计学习模型的特征点提取的一种方法。这个方法是95年就提出来的，不过至今仍是我认为比较好的人脸特征点提取的方案。方法的提出人Tim Cootes后来还提出了aam算法，也很有名，但如果简单是特征点的定位的话，我认为asm的效果可能更好一些。ASM跟大多数统计学习方法一样，也包括train和test（or fit）两部分，也就是形状建模build和形状匹配fit。这个算法其实很简单，可
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2024-03-07 21:27:08
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
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2024-03-05 16:45:31
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随着 AOP（Aspect Oriented Programming）的发展，代码动态生成已然成为 Java 世界中不可或缺的一环。本文将介绍一种小巧轻便的 Java 字节码操控框架 ASM，它能方便地生成和改造 Java 代码。著名的框架，如 Hibernate 和 Spring 在底层都用到了 ASM。比起传统的 Java 字节码操控框架，BCEL 或者 SERP，它具
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2023-07-19 15:56:47
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总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
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2024-04-25 10:45:52
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白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的，在专业摄像领域白平衡应用的较早，现在家用电子产品（家用摄像机、数码照相机）中也广泛地使用，然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易，但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理，理解上存在诸多误区。它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，有手动白平衡和自动白平衡等方
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2024-06-02 08:08:44
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文章目录图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算1.2 图像的减法运算1.3 图像的乘法运算1.4 图像的除法运算1.5 图像的融合2 OpenCV的位运算2.1 非操作2.2 与操作2.3 或操作2.4 异或操作 图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算加法运算：cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
s
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2024-02-28 10:00:55
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##仅记录工程中的工作 opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获
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2024-05-10 17:23:01
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OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
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2024-03-18 11:40:06
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1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
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2024-08-29 17:06:36
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本章我们学习一下Hilditch算法的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的算法描述，而且都叫Hilditch算法。不知道那一个才是正宗的，两个算法实现的效果接近，第一种算法更好一些。第一种算法描述参考paper和代码：Linear Skeletons from Square CupboardsSpeedup Metho
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2024-03-27 15:20:03
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OpenCV中KMeans算法介绍与应用
OpenCV学堂
微信号 CVSCHOOL功能介绍 OpenCV学习教程分享、源码讨论、图像处理与计算视觉算法介绍，行业
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2024-04-30 17:53:30
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写在前面：之前想分类图像的时候有看过k-means算法，当时一知半解的去使用，不懂原理不懂使用规则。。。显然最后失败了，然后看了《机器学习》这本书对k-means算法有了理论的认识，现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解。 k-means算法原理 注：还是和之前一样，核心都是别人的，我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解。弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了。
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2024-07-03 20:30:16
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大家好，我是新手，最近开始研究视频的 object recognition问题，现在研究的是人手识别，看了一些论文。人脸识别方面似乎现在已经找到了效率、精度的契合点，就是appearanced based methods，adamboost的方法在人脸识别效果很好。而手势有些不同，目前还在看。有对这方面有兴趣的可以一起讨论，我的QQ:65105087，如果有这方面的讨论群，非常感激大家能告诉我。我
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2024-08-15 13:50:37
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为：bool trainEM(
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2024-03-31 13:22:05
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离散傅里叶变换一、傅里叶变换1.1 离散傅里叶变换cv2.dft()1.2 离散傅里叶逆变换cv2.idft()二、频谱乘法cv2.mulSpectrums（）三、使用傅里叶变换进行卷积四、离散余弦变换4.1 离散余弦变换cv2. dct（）4.2 离散余弦逆变换cv2. idct（） opencv常见的图像变换： 本质上是从输入图像到输出图像的映射，既输出仍然是一副图像。 本章将图像
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2024-06-13 17:09:15
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学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为3891字，预计阅读10分钟写在最前2020年还真是一个不平凡的一年，因为新冠疫情的影响，第一季度就这么不知不觉的过完了，本来年初自己还定了一个计划《展望|2020立个Flag》，里面有部分可以说不用到年底，现在也可以开始打脸了，比如说本来要说学习小程序的，现在我已经不准备再投入精力学习小程序了，因为找到了新的目标-----学习算法。这篇文章出
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2024-05-18 18:37:54
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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、Android和Mac OS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、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本文采用新睿云CentOS7版本的系统上安装OpenCV，目前新睿云搞活动，云服务器免费
⼀、加法运算 在图像处理过程中，经常需要对图像进⾏加法运算。可以通过加号运算符“+”对图像进⾏加法运算，也可以通过cv2.add()函数对图像进 ⾏加法运算。 二．加权和 图像加权和就是在计算两幅图像的像素值之和时，需要将每幅图像的权重都考虑进来。具体的表达式应该是 dst = cv2.addWeighted(src1,alpha,src2,beta,gamma) 第一个参数是求加权和的第一幅图像
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2024-03-27 23:14:42
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OpenCV简单实现AR需用到的算法函数介绍。OpenCV内置提供的追踪算法，目标追踪算法、稠密（密集）光流法、稀疏光流法
目前的AR需求（想要达到的目标）公司目前的需求是要能够指定一个物体开始追踪，将一张预先准备好的图像覆盖在被追踪的物体上，然后镜头偏转缩放各类操作，再转回来仍然可以识别到，并且同样依旧覆盖图片到先前的位置上来。有点类似Google C
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2023-07-17 23:57:44
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