分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。怎么寻找距离最远的直线？
第一部分BM、GC和SGBM算法的性能比较转自：，其中原博主推荐的Stefano Mattoccia大神的讲义Stereo Vision：algorithms and applications，我看了以后觉得非常受用，讲的非常条理全面，里面的参考文献也很经典。第二部分为原创，主要是在OpenCV3.2版本下BM算法的用法改变和参数说明。 1.BM、G
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2023-07-24 18:19:20
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OpenCV在双目匹配上所做的工作相当不错，从1.0版本到4.3这么多年的版本迭代，官方始终在优化双目匹配算法。最常用的当属BM算法和SGBM算法了： BM全称是BlockMatching，可以理解为一种块匹配算法，这里一个通俗的说法就是，为了找到两张图
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2023-07-24 18:25:52
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semi-global matching（缩写SGM）是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。SGBM的思路是：通过选取每个像素点的disparity，组成一个disparity map，设置一个和disparity map相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化，以达到求解每个
一、前言本文仅仅演示使用opencv2.4.6中已经定义好的SVM函数实现对车牌区域正负样本的训练，然后使用训练好的SVM模型对测试样本进行预测。二、所使用的正负样本 首先我将一系列图片进行图像预处理、分割等一系列步骤，这部分内容可以参看《深入理解opencv 使用计算机视觉项目解析》，这样从中挑选出100个正样本（车牌区域）和70个负样本（非车牌区域），大小均为144*33，分别存放于目录F:\
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2024-11-01 15:08:58
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cvCalscEigenObject()函数，包含于<cvAux.h>中。在PCA人脸识别的程序中，属于核心算法。
http://www710.univ-lyon1.fr/~bouakaz/OpenCV-0.9.5/docs/ref/OpenCVRef_ObjectRecognition.htm
void cvCalcEigenObjects( int nObjec
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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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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探索《Learning OpenCV 3》示例代码库：开源计算机视觉的宝库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在上，你可以找到一本名为《Learning OpenCV 3》的书籍配套代码库。这本书由O'Reilly Media出版，旨在教授读者如何使用OpenCV这一强大的计算机视觉库。代码库包含了书中所有实例和练习的源码，为学习者提供了一个实践和探索OpenC
目前我们在互联网和论文中看到的大多数面部识别算法都是以图像为基础进行处理。这些方法在检测和识别来自摄像头的图像、或视频流各帧中的人脸时效果很好。但是，他们无法区分现实生活中的人脸和照片上的人脸，因为这些算法处理的是2D帧。现在，让我们想象一下，如果我们想要实现一个面部识别开门器。该系统可以很好地区分已知面孔和未知面孔，保证只有特定人员才能访问。尽管如此，任意一个陌生人只要拥有他们的照片就很容易进入
Similarity check (PNSR and SSIM) on the GPU的简单翻译，原文地址Global在使用OpenCV和相似性度量的视频输入教程中，我已经介绍了PSNR和SSIM方法来检查两幅图像之间的相似性。如您所见，执行过程需要相当长的时间，特别是在SSIM的情况下。但是，如果CPU的OpenCV实现的性能数字不能让您满意，并且您的系统中碰巧有一个NVIDIA CUDA GP
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2024-03-17 14:48:27
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minDisparity：最小视差，默认为0。此参数决定左图中的像素点在右图匹配搜索的起点，int 类型；numDisparities：视差搜索范围长度，其值必须为16的整数倍。最大视差 maxDisparity = minDisparity + numDisparities -1；blockSize：SAD代价计算窗口大小，默认为5。窗口大小为奇数，一般在33 到2121之间；P1、P2：能量
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2024-04-06 20:48:25
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文章目录立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法二、 后处理 立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法SGM算法的全称为Semi-Global Matching，网上关于它的介绍有很多不细讲，它的论文出处详见文末参考文献，但是这里也要为作者赞一把，很牛逼。SGM其实本质上还是一种代价聚合算法，和局部立体匹配算法中的代价聚合很像，不然也不会叫Semi-Global了（当
在深度相机的主流技术方案Structure Light，ToF，Stereo Dual）中，主动双目成像方案可以基于低成本的硬件，获得高分辨率、高精度的深度图像，但是立体匹配算法（stereo matching）复杂，对计算资源消耗很大。那我们介绍下几种经典的双目匹配的算法。双目匹配双目立体视觉理论建立在对人类视觉系统研究的基础上，通过双目立体图象的处理，获取场景的三维信息，其结果表现为深度图，再
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2022-10-04 18:28:34
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作者David LEEOpencv里的SGBM算法，之所以叫SGBM是因为opencv并没有使用MI作为匹配代价，而是仍然使用了块匹配的方法，相关cost的度量为Birchfield-Tomasi metric。而且opencv提供了多种cost aggregation的方式，包括只使用3个、5个或全部8个方向的方法。总体上的实现也比较直观，结合论文也比较好懂。对于理论就不再赘述了，这里就直接探讨
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2022-07-28 09:43:00
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openCV 在vc2008中的配置方法 VC 2008 Express下安装OpenCV2.0/2.1
2.1和Visual C++ 2008 Express，如使用其他版本，仅供参考。 OpenCV2.0官方安装文档，请参考：http://opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide 目录 &
文章目录前言一、SGBM和SGM的区别？1.预处理2.代价计算3.动态规划4.后处理二、SGBM的python-opencv的实现SGBM 参数选择 前言 SGBM的核心是SGM算法，自OpenCV2.4.6开始就已经被开源，非常的方便，并被广泛使用。一、SGBM和SGM的区别？ 参考大佬的文章：立体匹配算法推理笔记 - SGBM算法（一） 原始的SGM算法流
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2023-07-02 20:59:54
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BM字符串匹配算法，一个性能优于著名kmp算法3～4倍的算法。
简介本篇文章主要分为两个大的部分，第一部分通过图解的方式讲解BM算法，第二部分则代码实现一个简易的BM算法。基本概念bm是一个字符串匹配算法，有实验统计，该算法是著名kmp算法性能的3～4倍，其中有两个关键概念，坏字符和好后缀。首先举一个例子需要进行匹配的主串：a b c a g f a c
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2024-02-02 13:54:42
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一、MOR1、C3算法简介 为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。
python2.3版本之后不管是新式类还是经典类，查找继承顺序都采用C3算法2、算法原理C3算法的本质就是Merge， 不断地把mro()函数返回的队列进行Merge，规则如下：
(0)
首先把要查找的类的所有父类的mro找出来，再把所有父类的mro和所有父类进行归并算法
(1)
# 如何实现python SGBM算法参数调节
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python中的SGBM算法，并进行参数调节。SGBM（Semi-Global Block Matching）是一种用于立体视觉的算法，用于计算图像中不同区域之间的视差。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[灰度转换]
B --> C[预
原创
2024-06-28 06:49:11
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