0.前言阈值化在图像处理中是一种常用的操作，比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作。OpenCV中提供了直接阈值化操作cv::threshold()和自适应阈值化操作cv::adaptiveThreshold()两种接口，本文主要学习下基本的使用。参照文档：https://docs.opencv.org/master/d7/d1b/group__imgproc__misc.html1.直接
备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2024-08-02 12:01:06
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大家好，我是新手，最近开始研究视频的 object recognition问题，现在研究的是人手识别，看了一些论文。人脸识别方面似乎现在已经找到了效率、精度的契合点，就是appearanced based methods，adamboost的方法在人脸识别效果很好。而手势有些不同，目前还在看。有对这方面有兴趣的可以一起讨论，我的QQ:65105087，如果有这方面的讨论群，非常感激大家能告诉我。我
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2024-08-15 13:50:37
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OpenCV自带的adaboost程序能够根据用户输入的正样本集与负样本集训练分类器，常用于人脸检测，行人检测等。它的默认特征采用了Haar,不支持其它特征。每个Haar特征对应看一个弱分类器，但并不是任伺一个Haar特征都能较好的描述人脸灰度分布的某一特点，如何从大量的Haar特征中挑选出最优的Haar特征并制作成分类器用于人脸检测，这是AdaBoost算法训练过程所要解决的关键问题。&nb
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2024-04-24 17:21:32
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当做出重要决定时，大家可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见，机器学习也是如此，这就是集成学习的基本思想。使用集成方法时有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。
原创
2022-04-08 10:08:21
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当做出重要决定时，大家可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见，机器学习也是如此，这就是集成学习的基本思想。使用集成方法时有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。 由于集成学习有效地考虑了多个不同的模型，一般而言能够获得较好的性能，因此在很多注重算法性能的场合，集成学习一般是首选。例如，在很多数据挖掘的竞赛
原创
2021-06-07 23:22:58
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import treefrom sklearn.mod
原创
2022-11-10 14:17:45
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https://www.toutiao.com/a6674839167580504587/上一期分享了集成学习之Bagging分类的方法，这一期分享它的另外一种方法，Adaboost分类方。Adaboost分类方法和Bagging分类类似，不同之处在于，Adaboost每次用自助法抽样来构建树时，都根据前一棵树的结果对于误判的观测值增加抽样权重，使得下一棵树能够对误判的观测值有更多的...
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2019-04-02 08:42:19
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API说明：1 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像2 CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形 3
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2018-10-27 16:20:00
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Adaboost集成学习 | Matlab实现基于RF-Adaboost随机森林结合Adaboost集成学习时间序列预测
原创
2024-06-20 15:22:56
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备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2016-11-04 23:23:00
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更准确的模型需要更多的数据，对于传统非神经网络机器学习方法，不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法。1. 在使用opencv_traincascade.exe 过程中，图像读取在 classifier.train -> upda...
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2017-04-06 10:13:00
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俗话说，三个臭皮匠顶个诸葛亮，在机器学习中，也有这一说法，这就是集成学习。集成学习就是将多个学习器组合到一起，使他们共同完成机器学习的相关任务。集成学习可以分为三个大类，bagging、boosting和stacking，这三类集成学习是应用最广的集成算法，下面将简要的介绍下集成学习。1、Bagging集成学习Bagging集成学习是指从训练集中并行的并且有放回的采样多个子训练集，然后在每个子训练
原创
2021-03-05 19:13:27
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Boosting算法AdaBoost与Bagging算法比较
原创
2021-07-16 09:43:53
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最近在使用opencv里的haar+adaboost做检测，其实早在一年前的无锡已经看过用
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2023-01-05 12:38:38
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使用OpenCV作图像检测， Adaboost+haar决策过程，其中一部分源代码如下： 函数调用堆栈的底层为：1、使用有序决策桩进行预测templateinline int predictOrderedStump( CascadeClass...
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2017-03-21 15:45:00
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集成运放在负反馈情况下工作在线性区，可以构成比例、求和、减法、加减法运算等等多种类型的算术运算电路。下面对单运放构成的反相比例、同相比例和加减法运算等电路进行分析。
集成运算放大电路线性区运用 集成运放在负反馈情况下工作在线性区，可以构成比例、求和、减法、加减法运算等等多种类型的算术
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2024-02-09 12:27:37
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