目录实验简介一、实验目的与要求二、实验软、硬件环境三、实验内容及主要代码1.实验内容2.实验过程及主要代码1）导入相关模块2）定义读取数据函数3）定义特征选择函数4）定义测试逻辑回归模型的函数与模型预测函数5）定义main()函数3.调试过程截图编辑四、运行结果截图五 、实验总代码实验简介
贷款违约预测是现代金融机构信用风险管理的基础。金融机构审批贷款时回收机客户的个人信息，包括年龄、收入、
转载
2024-10-18 16:08:58
26阅读
# 如何实现 Python GMM 背景建模
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现 Python 中的 GMM 背景建模。GMM 背景建模是一种用于视频处理和分析的技术，它可以帮助我们检测视频中的运动目标并提取背景信息。
## 2. 流程
下面是实现 Python GMM 背景建模的流程：
```mermaid
gantt
title Python GMM
原创
2024-03-17 03:35:55
229阅读
算法流程 源码的算法流程可以总结如下，对于图像某个位置的新像素值：（1）与该像素值历史信息（包括前几帧的像素值和像素点是前景还是背景的判断）比较，如果像素值之间的差别在指定阈值内，则认为新像素值与该历史信息是匹配的，是“潜在的”一类；所有历史信息比较完毕后，如果与历史信息匹配的次数超过了设定阈值，那么：（1）新像素点被归为“潜在背景点”（2）如果被匹配的历史信息中属于背景的点个数超过设定阈值，那么
# 使用Python和OpenCV实现高斯混合模型（GMM）
在计算机视觉中，高斯混合模型（GMM）是一种常用的概率模型，用于对数据进行建模和聚类。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库实现GMM，并通过一个简单的示例来演示其用法。
## 什么是高斯混合模型（GMM）？
GMM是一种概率分布模型，它假设数据是由若干个高斯分布组成的混合体。每个高斯分布代表了数据的一个聚类中心
原创
2024-03-31 05:56:21
80阅读
在机器学习领域，我们需要审慎处理到手的真实数据集，在训练的各个阶段都会有不同的方法在样本上进行操作和验证。如何切分数据集并进行分批训练，是每一个机器学习项目都会面临的问题。数据切分 对于机器学习模型，如何利用好已有的数据集是模型效果优劣的前提条件。切分训练集、验证集和使用测试集的过程，需要考虑数据的各类情况：有效样本的多少，样本中的时序信息，样本潜在的分组，样本平衡性问题等。切分的目标是在给定的
# 如何实现Python使用OpenCV GMM
## 一、整体流程
下面是使用Python结合OpenCV实现GMM（高斯混合模型）的步骤：
```mermaid
gantt
title GMM实现流程
section 整体流程
学习 :a1, 2022-01-01, 1d
安装OpenCV :a2, after a1, 2d
导入库
原创
2024-03-08 07:04:11
79阅读
参考学习:OpenCV-Python学习—基础知识test1import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
'''
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库
opencv采用BGR模式，而不是RGB
'''
img = cv2.imread(r'../Figure/obama.jpg', 1)
'''
imread(img_path,flag) 读取图
转载
2023-08-17 16:48:56
102阅读
【专栏介绍】因为专业需要用到OpenCV来处理图像数据，所以需要学习，搜索了网上的相关资料，整体知识比较零散，花费了较多时间，所以才萌生了将学习过程整理成专栏的形式，希望能帮到后来的人，也方便自己复习。如有错漏欢迎评论或者私信指出，我定当及时更正。本系列共有上中下三篇，后面有空会再做个小项目，并放出来。上篇：计算机图像颜色基础理论中篇：OpenCV中对图像的处理 1 图像及颜色1.1 颜色空间1.
转载
2024-04-28 07:26:22
52阅读
# 高斯混合模型（GMM）与OpenCV的结合使用
在数据科学和机器学习的领域中，模型的选择至关重要。高斯混合模型（GMM）作为一种流行的无监督学习方法，可以很好地处理聚类问题。结合 OpenCV 和 Python，我们可以有效地实现这一模型，从而完成图像处理、模式识别等任务。本文将带你了解 GMM 的基本概念，并展示如何在 Python 中使用 OpenCV 来实现 GMM。
## 什么是高
原创
2024-09-23 07:00:49
42阅读
前些日子一直在忙答辩的事情，毕业后去了华为，图像处理什么的都派不上用场了。打算分3-4篇文章，把我研究生阶段学过的常用算法为大家和4107的师弟师妹们分享下。本次介绍混合高斯背景建模算法，还是老样子，首先介绍理论部分，然后给出代码，最后实验贴图。一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示
照片建模一直是一个很热门的话题，我们的 ReCap Photo 技术也一直在对外推广。这次在Unity 2016 大会上，很多开发者也很关心这个问题，一些具体的问题比如相机的要求，云端建模的时间，模型的质量等等。原来我前同事有一个很好的卢沟桥照片建模的实例，不过最近一直没法打开了，算了吧，那就自己来建个模型来尝试下吧。 这个陶泥马装饰摆件是原来刚搬家的时候好友送的，有一对，很喜欢，就用这
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。 帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞(人物中间是黑色的)问题2.混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每
转载
2024-03-31 11:26:18
47阅读
i = np.argmax(detections[0, 0, :, 2])
confidence = detections[0, 0, i, 2]
确保最大概率的检测也意味着我们的最小概率测试（从而帮助过滤掉弱检测）
if confidence > confidence_low:
计算人脸边界框的 (x, y) 坐标
box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.a
openCV中实现了背景分割算法——grabCut()和漫水填充算法——floodFill()；其中GrabCut算法是调用仅需要确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的相对最优的分割；该算法利用了图像中的纹理信息和边界反差信息，来进行分割，和分水岭算法比较类似，但是速度挺慢的，结果好于分水岭；floodFill漫水填充算法比较常见，图画中的填充色用的就是这个算法；原理也比较简单就是遍历封
转载
2024-03-19 08:32:22
48阅读
下面介绍一下几种典型的机器算法 首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的
转载
2023-10-25 12:47:23
92阅读
进入opencv_createsamples.exe（基于opencv3.4.3）所在目录，输入opencv_createsamples.exe回车，可以看到一个参数列表，包含和样本生成的所有参数，以此为切入点来介绍介绍opencv_createsamples.exe的操纵：【-info】存放正样本描述文件路径，可以是txt，dat等格式，描述文件只记录正样本图像名称，不记录路径，文件和正样本放置
转载
2024-04-29 12:09:47
382阅读
GMP模型GMP模型的演进过程1）GM模型在Go1.0版本是Go的调度方式为GM模式，但是其有几个严重不足：限制了Go并发编程的的伸缩性 单一全局互斥锁和集中状态存储的存在导致所有goroutine相关操作都要上锁 goroutine的传递问题：经常在M之间传递“可运行”的goroutine回导致调度延迟增大，带来额外的性能损耗 每个M都做内存缓存，导致内存占用过高，数据局部性较差。 因系统调用而
看了很多博文，包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导，总有些重要的步骤被略去（比如从公式一推到公式二，书上直接给出结果，却没有具体步骤），导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文，使用了对我而言易于理解的语言，重要把整个推导过程疏通成功，最后在纸上手推了一遍，真是酣畅淋漓！算法实现很简单，结构跟K-均值形似，参数的推导过程不用体现在代码上，直接根据推导出来的公式计算就
转载
2023-11-18 10:11:51
138阅读
GMM算法
第一章引子假设放在你面前有5篮子鸡蛋，每个篮子有且仅有一种蛋，这些蛋表面上一模一样，就是每一种蛋涵盖有且只有一种维生素，分别是A、B、C、D、E。这个时候，你需要估计这五个篮子的鸡蛋的平均重量μ。 首先有个总的假设： 假设每一种维生素的鸡蛋的重量都服从高斯分布。 这个时候，因为每个篮子的鸡蛋包含有且只有一种，并且彼此之间相同的维生素，即每个篮子的鸡蛋都服从相同的分布，这个时候
转载
2023-08-31 10:07:46
249阅读
注释：HighHGUI只是用来建立快速软件原形或是试验用的。它提供了简单易用的图形用户接口，但是功能并不强大，也不是很灵活。1. 创建窗口 cvNamedWindow创建窗口int cvNamedWindow( const char* name, int flags=CV_WINDOW_AUTOSIZE ); name
窗口的名字，它被用来区分不同的窗口，并被显示为窗口
转载
2024-08-14 10:34:16
100阅读
