图像的几何变化主要包括平移、旋转、缩放等。这里主要介绍使用remap（）函数来实现上述过程。实际上图像的缩放用resize（）函数实现更好，因为remap（）意义是将一幅图像映射到另一幅图像，映射关系可以自由设定，但要求两幅图像的尺寸、类型相同，而resize（）可以设定输出图像的尺寸。 remap()函数原型： void remap(InputArray src, OutputArray dst
推送了《【办公自动化】国土“三调”用地分类“一键”转南京分类》文章，就有同学提出之前是地方标准需要国标的用地类别，答说国标中自带转换对照表，同学说表太长还得改代码，需要一键转换，今天“一键”生成转换国标用地标准来了。1、用地差异说明同样的依据第三次全国国土调查工作分类，“三调”将用地分类为12个一级地类与73个二级地类。 国标中（《市县国土空间规划基本分类与用途分类指南》（试行，征求意见稿））分为
用GIS 软件编制土地利用规划图一、 引言土 地利用规划是指在土地空间上合理组织土地的一项综合性措施。土地规划的依据是国民经济和社会发展计划，以及规划地区的自然、社会、经济条件。使每块土地都有合理的生产任务，通过利用以取得最大的效益，同时又为将来保护好土地资源满足土地规划的要求。土地利用规划图是土地利用规划图件成果之一，县、乡级规划 图件应当反映各类土地利用区、重点建设项目位置和范围。GIS 技术
OpenCV训练分类器
一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。
分类器中
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2024-02-27 21:59:02
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文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
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2024-03-03 10:11:20
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本次笔记要整理的内容是：通过OpenCV的dnn模块来调用OpenCV自带的inception5h模型，并实现物体识别。该模型可识别的类别总共有1000类，包含动物、日常用品、交通工具等等，范围非常广泛。下面通过代码逐步整理。首先，我们需要加载模型，并设置计算后台和目标设备。//加载opencv自带的tenserflow模型实现图像分类
const string tf_net_model_pat
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2024-04-11 23:46:53
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在国空或村庄规划的编制过程中，随着规划用地的调整，经常会手动修改用地编码和用地名称，不可避免的会出现错误，如果单靠人工校对，累人又不能保证准确性。这个工具的目的就是检查用地编码和用地名称是否规范，二者是否一一对应。一、要实现的功能如上图所示，右键点击地图中的要素图层，点击【检查用地用海字段】按钮，打开工具框，选择图层的用地编码字段和用地名称字段，点击运行即可。运行结果如下图：要素会新增一个【用地用
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2024-06-12 12:48:27
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提供一个人脸检测的训练工程，其里面包括原始的训练样本、制作好的训练样本、训练指令等，感觉其样本分类特别麻烦其下载地址为：opencv使用cascade分类器训练人脸检测的样本与相关文件1 、opencv里的分类器大概介绍： OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade``。 ``opencv_tra
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2024-05-01 14:19:08
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环境：opencv-4.0，python，c++ 方法：opencv_createsamples，opencv_traincascade，haar特征或者lbp特征+cascade分类器 流程： 收集样本，处理样本 训练分类器 目标检测一. 收集样本，处理样本 收集正样本关于正样本的收集
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2023-11-18 10:18:07
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文章目录1. 引言2. 基本原理3. 函数解析创建模型设置模型类型设置参数C设置核函数设置迭代算法的终止标准训练SVM模型预测结果误差计算保存SVM模型从文件中加载SVM4. 示例代码官方示例（python）推理阶段（C++版本）5. 小结 1. 引言opencv中集成了基于libsvm1实现的SVM接口，便于直接进行视觉分类任务。对于数据处理和可视化需求来说，可以用python接口opencv
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2023-11-15 19:19:41
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K-Nearest Neighbors该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。 该方法有时被称为是“learning by example”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。 CvKNearest class&
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2024-06-20 21:53:26
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一 采集数据并制作正负样本数据集1.1 录制视频 1.2 将单个视频截取为指定分辨率的图像1.3 处理负样本视频1.4 本次训练正负样本数量选择与图片重编号二 利用matlab制作制作正样本标注框文件三 开始训练opencv级联分类器3.1 生成正样本文件pos.txt3.1.1 对label.txt进行处理,3.1.2 生成暂时性的pos.txt即pos_tmp.txt3.1
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2024-04-24 13:27:58
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文章目录前言一、项目结构在这里插入图片描述二、源码1.程序入口2.SVM_Classify类的设计3.Classfication_SVM类的设计总结 前言本文主要使用opencv实现图像分类器一、项目结构二、源码1.程序入口int main(void)
{
//int clusters=1000;
//Classfication_SVM c(clusters);
特征聚类
//c.Tra
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2024-03-25 17:39:24
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OpenCV的数据类型OpenCV的数据类型基础类型Point类Scalar类Size类Rect类RotatedRectMatx固定矩阵类Vec固定向量类Complex复数类辅助对象cv::TermCriteria 条件终止类cv::Range类cv::Ptr模板和垃圾收集cv::Exception类和异常处理cv::DataType<>模板cv::InputArray和cv::Ou
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2024-05-30 10:29:37
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# 如何在ArcGIS for Android中加载地块
在进行地理信息系统开发时，ArcGIS for Android是一个非常强大的工具。今天，我们将学习如何在ArcGIS for Android应用中加载地块。下面是我们整个项目的流程，方便你理解每一个步骤。
## 项目流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
理论：注：聚类和分类的区别是什么？一般对已知物体类别总数的识别方式我们称之为分类，并且训练的数据是有标签的，比如已经明确指定了是人脸还是非人脸，这是一种有监督学习。也存在可以处理类别总数不确定的方法或者训练的数据是没有标签的，这就是聚类，不需要学习阶段中关于物体类别的信息，是一种无监督学习。其中包括Mahalanobis距离、K均值、朴素贝叶斯分类器、决策树、Boosting、随机森林、Haar分
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2024-09-07 21:35:53
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支持向量机：将不同类样本在样本空间进行分割，得出一个间隔最大超平面。调用OpenCV中SVM分类器流程如下：1）建立训练样本注意：CvSVM的train函数要求训练样本存储在float类型的Mat结构中，故需将训练数据存储为符合条件的Mat变量中。2）设置SVM分类器参数注意：此处主要涉及到SVM分类器相关参数设置。下面是自己对SVM分类器相关参数总结。 参数介绍 degree:内核函数
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2024-01-28 19:59:47
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1.概述级联分类器这个坑早该挖的了，由于本人之前使用的是win10系统家庭版的某种关系，并没有成功训练出xml，趁着换了Linux和比赛需要就再次挖挖坑，这里用到的是Opencv自带的两个分类器来训练样本，这里仅讲述linux环境下分类器的使用方法。Linux版本两个应用程序位于/usr/local/bin文件夹中，分别为opencv_createsamples和opencv_traincasca
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2024-01-31 00:32:01
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OpenCV训练分类器
一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。
 
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2023-11-14 10:39:28
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首先先准备一张要使用的图片，也就是我们要用的含有动画的图。 创建一张地图（这个不用说了）然后是加入我们的图片素材 然后点选动画图片的第一帧（箭头所指向的地方） 注意此时我们看到的图片是普通被选中的状态 然后再工具栏选择 视图 - Tile Animation Editor
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2024-10-25 20:43:47
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