在VS2022中配置opencv开发环境本文通过在VS2022中添加并配置项目属性表，实现Opencv永久配置。在不更改opencv文件位置的前提下，只需要在新的项目中添加配置好的项目属性表即可快速完成opencv配置1.下载opencv访问https://opencv.org/releases/，下载适合自己版本的Windows安装文件。注：尽量不要选择最新版本，而是选择老两个版本的安装包 （最
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2024-04-23 11:58:22
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OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
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2024-04-16 08:29:48
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一、EventBus介绍 EventBus是一个Android端优化的publish/subscribe消息总线，简化了应用程序内各组件间、组件与后台线程间的通信。传统的事件传递方式包括：Handler、BroadcastReceiver、Interface回调，相比之下EventBus的优点是代码简洁，使用简单，并将事件发布和 订阅充分解耦。二、使用场景 刚开始接触EventBus的使用，感觉E
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2024-09-13 11:44:14
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Opencv SVM 的使用方法:
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/ml/ml.hpp>
usingnamespace cv;
int main()
{
// Data for visual represent
这一次主要是实践部分.首先还是贴出源码.#include<opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
#define n 8 //n个训练样本
int main()
{
//【1】 设置
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2024-04-16 10:31:11
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初始化数据 int width = 512, height = 512; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); 设置训练数据 float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0}; Mat labelsMat(4, 1, CV_32FC1, labels
原创
2014-03-28 13:39:00
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1.OpenCV简介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。2.下载OpenCV源码OpenCV官网提供源码下载，虽说官网已有编
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2024-03-27 22:42:02
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文章目录前言一、SVM1.1 SVM 使用类型1.2 核函数(1) 线性核（LINEAR ）(2) 多项式核(3) RBF 高斯核函数(4) SIGMOID核函数(5) POLY核函数1.3 参数1.3.1 与核函数相关的参数如下1.3.2 与SVM类型选择相关的参数设置1.3.3 训练参数相关二、SVM分类问题步骤1.数据准备2.SVM模型搭建总结 前言本文主要以使用svm做图像分类为主要任务
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2023-08-07 19:00:31
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出现的错误信息如下:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but it is currently not able to persist on disk. Commands that may modify the data set are disabled, because this instance is configu
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2023-06-27 23:51:13
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#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdafx.h"
#include <ml.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace cv;
u
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2016-04-17 19:46:00
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# 深入探讨 Redis 中的 save 命令及其错误处理
Redis 是一个开源的高性能键值存储数据库，广泛用于缓存解决方案和实时数据存储。与其他数据库不同，Redis 的性能得益于其内存结构和数据持久化的灵活性。尽管 Redis 提供了诸多优势，但开发者在使用过程中可能会遇到一些错误，尤其是在运行 `SAVE` 命令时。
## 什么是 Redis 的 SAVE 命令？
在 Redis 中
原创
2024-10-30 03:52:40
296阅读
#include <cv.h>#include <highgui.h>using namespace cv;int main(int argc, char** argv) { char* imageName = argv[1]; Mat image; image = imread(imageName, 1); if (argc != 2...
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2021-08-18 11:09:03
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前两篇文章写了基于两种特征提取的SVM数字识别这篇文章主要是关于模型评估，即识别数字的正确率 下面代码是opencv3 c++加载的XML文件是之前代码训练好的。测试集是我的“”数字检测样本“”文件夹下的0-9个文件夹所包含的检测样本 #include <stdio.h>
#include <time.h>
#includ
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2024-02-19 14:35:03
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车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤：1） 分割： 检测并检测图像中感兴趣区域；2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取；3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。基本结构如下：一、车牌检测 1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像
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2023-09-03 18:07:17
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opencv3.0和2.4的SVM接口有不同，基本可以按照以下的格式来执行： ml::SVM::Params params;
params.svmType = ml::SVM::C_SVC;
params.kernelType = ml::SVM::POLY;
params.gamma = 3;
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(params);
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2024-07-26 16:40:13
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm21.2 SVM案例介绍在使用支持向量机模块时，需要先使用函数cv2.ml.SVM_create()生成用于后续训练的空分类器模型。该函数的语法格式为：svm = cv2.ml.SVM_create( )获取了空分类器svm后，针对该模型使用svm.train()函数对训练数据进行训练，其语法
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2024-06-14 10:30:24
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本文参考于 进行的更改，更便于自己理解，刚开始不懂linux 脚本 ，不懂docker 的菜鸟，掉了很多坑 。终于慢慢的前进了一点 。其它的就不多说了，记录下搭建的过程 。1、准备工作 需要准备的： 1： linux ubuntu 系统（CentOS 也可以，对下面操作不会有影响）； 2： 安装好了docker ,可以参考 下载ubuntu 镜像 。安装好docker 后执行命令： doc
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2024-06-27 09:15:00
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svm分类算法在opencv3中有了很大的变动，取消了CvSVMParams这个类，因此在参数设定上会有些改变。 opencv中的svm分类代码，来源于libsvm。 结果： 如果只是简单的点分类，svm的参数设置就这么两行就行了，但如果是其它更为复杂的分类，则需要设置更多的参数。 由于opencv
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2016-11-15 23:57:00
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### 如何解决“redis cli中执行save报错”
#### 1. 整件事情的流程
下面是解决“redis cli中执行save报错”的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[查找错误信息] --> B[确定错误原因]
B --> C[解决错误]
C --> D[验证解决方法]
D --> E[完成]
```
#### 2. 每
原创
2024-01-20 05:23:23
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1. 学习目标：目标OpenCV函数训练cv::ml::SVM::train测试cv::ml::SVM::test2. OpenCV理论 支持向量机（SVM）是由超平面定义的判别分类器。 换句话说，给定标记的训练数据（监督学习），算法输出最佳超平面，用来对新示例进行分类。对于属于两个类别之一的线性可分的2D点集合，找到分离的直线。：
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2024-03-20 10:02:58
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