目录第一章 高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点 3)、
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2024-08-08 17:08:20
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、遥感图像分类基础二、常用遥感图像分类方法三、集成学习分类技术四、半监督学习分类五、主动学习六、半监督与主动学习集成七、多视图学习实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,
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2024-09-01 17:42:21
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NN，Nearest Neighbor，最近邻
KNN，K-Nearest Neighbor，K最近邻KNN分类的思路：分类的过程其实是直接将测试集的每一个图片和训练集中的所有图片进行比较，计算距离（这里使用L2距离）。距离越远，代表图片之间的相似度越低；距离越近，代表图片之间越相似。找到和测试图片距离最近的K个图，统计它们的分类，数量最多的分类就作为测试图片的分类。Python实现：1、加载CI
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2023-08-01 16:35:53
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图像分类和面部识别总览在机器学习中的主要步骤机器学习的训练和测试面部识别 (Face Recognition)人类方法应用面部特征 (本地local和整体holistic)配置信息 (Configure Information)计算机视觉方法面部识别系统早期设计特征脸 (Eigenfaces)主成分分析 PCA特征脸算法特征脸算法 - 检测线性判别分析 (Linear Discriminated
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2024-04-09 13:15:48
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基于深度学习的图像分类一、问题描述本次作业需要利用深度学习的方法对 10 类图片进行分类，图片类别及示例如图 1 所示。提供的数据包含 30000 张带类别标签的图片组成的训练集，和 5000 张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成 csv 文件上传提交。选用 python 编写网络架构，深度学习框架在 pytorch/tensorflow/caffe 中任选其一。
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2023-09-26 15:40:24
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OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV成为最主要的图像处理工具包，是因为它功能齐全，支持目前主流的图像、视频处理算
原创
2024-09-29 15:47:13
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在OpenCV中，现在有很多种结构类型可以用来表示图像，它们之间有区别又有联系，现在记录一下它们之间的区别和相似之处，以便后面查看。 其中类型有：1. Iplimage，2. Mat，3.CvMat， 4.CVArr； 其中：1. IplImage: 较老版本的图像存储类型，在2.0之前使用；2. CvArr： 也是较老的一种存储结构，是一种抽象的基类。3. CvMat： &
VS2010+Opencv2.4.9+QT4.8.0实现图像处理1.首先，安装vs2010，安装QT4.8.0，QT下载连接如下，下载“qt-win-opensource-4.8.0-vs2010.exe”http://download.qt.io/archive/qt/4.8/4.8.0/ 1）点击qt-win-opensource-4.8.0-vs2010.exe安装，我安装到了D:\QT4.
原文地址丢失，请谅解！1.准备训练样本图片1.1样本的采集： 样本图片最好使用灰度图，且最好根据实际情况做一定的预处理；样本数量越多越好，尽量高于1000，样本间差异性越大越好正负样本比例为1：3最佳；尺寸为20x20最佳。1.1.1正样本 &nb
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2024-04-03 13:01:55
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在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。二值图像： 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜
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2024-03-21 21:32:49
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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
BP 算法是一个迭代算法，它的基本思想为：(1) 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；(2) 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；(3) 更新参数（目标是误差变小），迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。 下面用图片的形式展示其推到过程 数据集：数据集采用Sort_1000pics数据
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2023-07-05 20:52:23
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目录官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图2. 图像二维直方图3. 图像直方图均衡化4. 图像卷积操作5. 高斯模糊图像均值与高斯模糊6. 高斯双边模糊（边缘滤波）官方在线帮助文档：OpenCV: OpenCV modules
用OpenCV对图像做一些简单的操作 1. 图像直方图图像直方图的解释图像
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2024-04-11 16:33:43
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# BP神经网络图像分类
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络，被广泛应用于图像分类问题中。图像分类是计算机视觉领域的重要任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。本文将介绍BP神经网络的原理和实现，并提供一个代码示例，用于图像分类任务。
## 基本原理
BP神经网络是一种有向无环图，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元
原创
2023-07-31 18:37:56
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1. BP算法多层感知机模型理论上有求解线性不可分的能力，但是当时并没有有效的训练方法。 1986年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《Parallel Distributed Processing》一书中，提出了一种前馈型神经计算模型和用于调节该模型神经元联系效率或联结强度的误差往回传播学习算法，即著名的BP网络和BP算法。BP算法解决了感知器存在的问题，使人工
最近参加了中兴的算法大赛，然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般，理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别，通过和其他人换照片，采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集，每个数据集有二十四张照片，所以人工分文件夹几乎不可能。偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例
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2024-03-22 13:41:37
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前言: 这是数字图像课程的大作业,老师要求不可以采用深度学习的方法检测和识别特定的路标,只能采用传统的图像算法提取特征从而检测出特定的车牌.参考文章:！！！！ 路标的检测和识别算法改进，改进后的算法代码与讲解链接：[opencv完整项目详解] 传统图像算法解决路标的检测和识别(改进升级版) 目录算法思路:代码讲解第一步:颜色分割第二步:去噪第三步:填充第四步:找轮廓第五步:找轮廓的最小外接矩形第六
文章目录准备样本图片预处理缺少程序生成正样本.vec文件生成自己的分类器 准备样本需要训练一个婴面头部的分类器，从网上找了一些图片，作为正样本。正样本50张负样本直接选择了人脸识别的负样本，负样本选中了2000张。图片预处理对图片进行灰度化、归一化处理。"""
作者：Shirley
日期：2021年05月12日
对处理正负样本，灰度化，归一化，大小为（50,50）
"""
import cv2
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2024-04-19 13:18:29
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1.需要先下载opencv然后进行编译编译的文章我之前贴过了，需要的可以点这个链接 我的样本是车辆检测，一共准备了8000+的正样本和负样本 然后在到编译完后的opencv3.4.3文件中找到opencv_createsamples和opencv_traincascade应用程序 opencv_createsamples:用于准备训练数据的正样本和测试样本 opencv_traincascade分
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2024-03-23 09:28:12
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# BP神经网络简单图像分类原理及实现
## 概述
本文将介绍如何使用BP神经网络实现简单图像分类任务。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过多层神经元之间的连接和反向传播算法，可以实现对图像、文本等数据的分类和识别。
## 整体流程
下面是使用BP神经网络进行图像分类的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备数据
A[加载图
原创
2024-01-27 05:54:23
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