1 问题 模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？ 还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？ ...
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2013-11-12 20:33:00
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图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘，而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。我们可以将图像轮廓发现简单理解为带有结构关系的边缘检测，这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。图7-14为一个具有4个不连通边缘的二值化图像，由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。为了描述不同轮廓之间的结构关系，定义由外到内的轮廓级别越来越低，也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓，被同一个
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2024-04-25 13:00:04
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EDIT: 我通过向图像添加2位帧，然后使用我的代码，最后裁剪图像以删除额外的帧来绕过问题 . 这是一个丑陋的解决方案，但它的工作原理！我遇到了一个问题，我不确定这是一个错误还是我缺乏经验 . 我会尽可能清楚地总结一下：我得到一个二进制图像，其中包含我想要分析的彩色图像的轮廓(白色像素是我的算法检测到的轮廓的周长，其余为黑色) . 图像非常复杂，因为我要检测的对象完全填满图像(没有“背景”) .我
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2024-05-14 16:43:09
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第八章1. 查找并绘制轮廓(1) 寻找轮廓：findContours() 函数注： (2) 绘制轮廓：drawContours()函数层次结构信息：2. 寻找物体的凸包(1) 凸包概念:(2) 寻找凸包函数：convexHull()3. 根据轮廓提取多边形(1) 返回外部矩阵边界：boundingRect() 函数 (2) 寻找最小包围矩阵:minAreaRect()函数 (3) 寻找最小包围圆形
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2024-03-18 11:39:20
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矩阵范数正则化是一种在机器学习、统计学和优化问题中常用的技术，，并控制模型的复杂度。这种技术通过限制权重矩项的目标函数。
原创
2024-06-25 10:53:30
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OpenCv轮廓高级应用（轮廓匹配，几何直方图） 最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形
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2024-08-13 10:33:15
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L0范数：向量中非0元素的个数，以L0范数正则化是希望更多的W为0。 L1范数：向量中各个元素的绝对值之和。L0、L1都能实稀疏，但是 （1）L0范数很难优化 （2）L1范数是L0范数的最优凸近似，且比L0更容易优化求解。 L2范数：向量各元素的平方和，然后求平方根。与L1范数不同，L2使每个元素都 很小，而不是等于0（？），可以防止过拟
原创
2022-01-17 17:43:13
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ROI(Regions Of Interest)区域在实际工作中有着很重要的作用，它不仅能提高计算机视觉代码的执行速度，而且还能排除一些复杂背景带来的干扰。OpenCV中提供了一个提取ROI区域的函数，函数原型为void cvSetImageROI(IplImage* image,CvRect rect),但是这个函数限定了CvRect类型的矩形。在实际的工
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2024-08-20 17:28:01
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如何看待L1、L2规则化将它们视为loss函数中引入了惩罚项。我们的目的是希望求出在参数值取多少时，loss函数是最小的；但是引入L1、L2规则化算子后（这时就变成拉格朗日函数），相当于给参数的取值套了个“紧箍咒”：不再像原来那样可以自由自在地随便给参数取值 原因在于我们可以看到L1、L2都恒大于0，而我们的目标是要求得min这正是regularization（规则化）的来由（有的翻译为正则化，
原创
2023-02-02 21:47:48
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整体思路： 1.原图灰度化 2.灰度图截取mask区域 3.mask区域二值化 4.二值化图像运算（开运算） 5.原灰图轮廓提取 6.不规则轮廓校准（外接矩形/内接矩形）注：代码依次头尾连接哦！0.第三方库导入import cv2 as cv
import numpy as np
import imutils
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-30 21:52:01
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1 问题 模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？ 还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？形式化定义：假设可选的模型集合是，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模型都包含在M中。2 交叉验证（Cross validation） 我们的第一个任务就是要从M中选择最好的模型。 假设训练集使用S来表示 如果我们想使用经验风险最小化来度量模型的好坏，那么我们可以这样来选择模型：1、 使用S来训练每一个，
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2013-07-26 17:56:00
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1 问题 模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？ 还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？形式化定义：假设可选的模型集合是，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模型都包含在M中。2 交叉验证（Cross validation） 我们的第一个任务就是要从M中选择最好的模型。 假设训练集使用S来表示 如果我们想使用经验风险最小化来度量模型的好坏，那么我们可以这样来选择模型：1、 使用S来训练每一个，
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2013-07-28 21:23:00
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Overview在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。 根据若干博文的整理及自己的点点经验，在此进行简单的归纳： 第一部分主要叙述C++中对于不规则区域设置ROImask的方法，第二部分主要叙述Python中对于不规则区域检测及绘制轮廓的方法。C++部分对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSet
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2024-05-13 08:07:17
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1. 两种编程格式1.1. 交互式命令模式Python脚本文件是一种典型的解释型语言，其执行方式为逐行读取逐行执行，而交互式命令编程模式就是典型的逐行读取逐行执行模式（适用于代码行数少时），例如在DOS窗口中运行python，输入一行读取一行，执行一行 1.2. 脚本编程模式当需要编写复杂的代码时，则采用脚本编程模式，即创建一个后缀为.py的脚本文件，便于代
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2024-05-15 06:48:43
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这里即有AI，也有大道理。 1、问题描述：轮廓的面积contourArea（）得出一个面积，后面利用宽*高得出一个面积，两个面积结果不一样。统计发现前者面积永远小于后者面积。 编辑添加图片注释，不超过 140 字（可选） 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 2、contourArea（）findContours() 提取轮廓， contourAre
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2024-05-10 17:51:29
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轮廓特征目标查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框等。你会学到很多轮廓相关函数矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。详细信息请查看维基百科Image Moments。 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 18:30:17 2014
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2024-07-24 11:46:18
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文章目录一、寻找轮廓findContours()1.要层次hierarchy2.不要层次hierarchy3.轮廓就是点集二、绘制轮廓drawContours()三、寻找凸包四、使用多边形1.外部矩形边界boundingRect()2.寻找最小包围矩形minAreaRect()3.寻找最小包围圆形minEnclosingCircle()4.用椭圆拟合二维点集fitEllipse()5.逼近多边形
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2024-04-27 10:28:29
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一、OpenCV中的轮廓
图像的上半部分是一张白色背景上的测试图像，包含了一系列标记 A 到 E的区域。寻找到的轮廓被标记为 cX 或 hX， 其中c 代表 “轮廓（contour）”，h 代表 “孔（hole）”（也可以理解为内轮廓）。 同样，左图是原始图片，右图是寻找到的轮廓，它也采用了类似的标注方法。 二、函数调用细节 寻找轮廓的主要函数是 cv::
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2024-08-29 16:09:38
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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓等。
cv2.findContours()，cv2.drawContours()
什么是轮廓?轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。为了获得更高的准确性，请使用灰度图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测从OpenCV 3.2开始，cv2.findConto
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2024-02-19 18:51:03
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