Matlab双目标定与python-opencv配置标定参数1. matlab工具箱进行双目标定2. 将matlab标定的结果配置到opencv代码中 1. matlab工具箱进行双目标定最近开始学习双目视觉，网上看到了很多大佬的博客与代码。为了以后学习方便，特此以学习笔记的方式记下，如有侵权请联系。下面正式开始：打开matlab2016，点击APP，如图：选择里面的Stereo Camera
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2024-02-23 13:31:58
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机器学习的评价指标让人眼花缭乱。以前我写过一篇笔记总结了这个话题，有兴趣的可以参考一下：一分钟看懂深度学习中的准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和 mAP。今天修改一份标准文件，发现算法测试指标定义有些不妥。反复思考后，感觉有必要再次梳理一下对这些概念的认识。1. 算法预测结果的四种可能算法模型的任何一次预测，只可能有四种情况：简称检测结果英文术语含义T
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2023-12-27 14:06:45
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本系统基于OpenCV使用Haar级联与dlib库进行人脸检测及实时跟踪，应用LBPH算法开发了一个功能相对完整的人脸识别系统。系统采用sqlite3进行序列化数据存储，能够对陌生人脸闯入进行报警，并拥有基于PyQt5设计的GUI实现。一、引言随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，人脸识别技术已经成为现代社会安全监控、身份验证等领域的重要工具。OpenCV作为开源的计算机视觉库，为开发高效、稳定
准确度是对仪器而言，真值不能测出，只能表明设备的能力不确定度是对测量结果而言，仪器测量结果与标准器测量结果之间的分析，可见国家的标准文件对于不确定度的验证 JJF 1033--2016《计量标准考核规范》有两种验证测量结果不确定度的方法，传递比较法和比对法 平时检定用准确度评定该仪器的性能。对测试的过程用不确定度来评定是否有效。比如：一仪表的准确度等级为2.0级 实际测量结果的
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2024-04-01 16:00:34
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# Python计算准确度的探索
随着数据科学和机器学习的发展，准确度（Accuracy）作为模型性能评估的重要指标之一，已经引起了广泛的关注。准确度指的是模型正确预测的样本数与总样本数的比值。本文将通过具体的代码示例来探讨如何使用Python来计算模型的准确度，并介绍一些相关概念。
## 什么是准确度
在机器学习中，准确度通常用以下公式表示：
\[
Accuracy = \frac{T
老规矩–妹妹镇楼：
一．分类与定位（一）定义 我们不光要对物体进行分类，还要对物体在图片中的位置进行定位。 （二）分类任务 输入图片，输出分类的标签，评估的标准是分类的准确性。 如下图所示：输入一张图片，输出标签为CAT。（三）定位任务
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2024-10-27 10:01:08
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No.1. 通常情况下，直接将训练得到的模型应用于真实环境中，可能会存在很多问题 No.2. 比较好的解决方法是，将原始数据中的大部分用于训练数据，而留出少部分数据用于测试，即，将数据集切分成训练数据集和测试数据集两部分，先通过训练数据集得到一个模型，然后通过测试数据集来检验模型的性能是否满足我们的要求，根据测试结果的好坏判断模型是否需要进行改进和优化
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2024-09-03 14:02:53
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目录环境配置1.数据集2.模型训练3.训练结果4.Batch_size的作用5.参考资料 pytorch使用是动态图计算思想，符合一般的计算逻辑，集成了caffe，容易上手灵活方便，方便使用GPU 加速、自动求导数，更适用于学术界。tensorflow采用的是静态图计算思想，静态图需要提前定义计算图，然
前言上一篇文章讲的是框的生成，仅仅是RPN的一小部分，本章的讲解是RPN的具体细节，训练过程作者训练的过程分为四步 第一步：用ImageNet模型初始化，独立训练一个RPN网络； 第二步：仍然用ImageNet模型初始化，但是使用上一步RPN网络产生的proposal作为输入，训练一个Fast-RCNN网络，至此，两个网络每一层的参数完全不共享； 第三步：使用第二步的Fast-RCNN网络参数初始
6.1 特征检测算法
OpenCV中最常使用的特征检测和提取算法有：
1.
Harris: 该算法用于检测角点
2.
SIFT: 该算法用于检测斑点(blob)
3.
SURF:该算法用于检测斑点
4.
FAST:该算法用于检测角点
5.
BRIEF:该算法用于检测斑点
6.
ORB:该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法通过以下方式进行特征匹配：
如果你对项目管理、系统架构有兴趣，请加微信订阅号“softjg”，加入这个PM、架构师的大家庭 估算类型Types of Estimate准确度Accuracy说明其他称谓Other Expressions量级估算Order-of-Magnitude estimates-50%－+50%
原创
2022-11-09 16:46:10
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预测模型的训练和通过概率事件提高准确度是一个系统性的过程，需要结合数据科学、统计学和机器学习方法。以下分步骤详细说明：
一、预测模型训练的基本流程
1. 数据准备与预处理
数据清洗：处理缺失值（删除、填充）、异常值（截断或修正）。
特征工程：
特征选择：通过相关性分析（如Pearson系数）、递归特征消除（RFE）或基于树模型的特征重要性筛选关键特征。
特征构造：通过领域知识构建交互特征（如
# Python OCR的准确度分析与提升
在现代科技发展中，光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）技术已经变得越来越重要。它可以将图片中的文本转换为可编辑的文字，使得信息提取和处理更加高效。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种OCR库，使得开发者能够轻松实现这一功能。本文将探讨Python OCR的准确度以及如何提高这一准确度。
## P
阳性（正）样例P和阴性（负）样例N，将正样本预测为正样本的为True positive（TP），正样本预测为负样本的为False negativ（FN），负样本预测为正样本的为False positive（FP），负样本预测为负样本的为True negative（TN）。所以有：1、准（正）确率accuracy 反映分类器或者模型对整体样本判断正确的能力，即能将阳性（正）样本positive判定为
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2023-12-21 05:43:49
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在最近的项目中，我面临了一个挑战：如何提高“python手势识别”的准确度。手势识别准确度的提升不仅涉及算法调优，还必须考虑系统备份、恢复和迁移方案等多个方面。接下来，我将详细记录这个过程。
## 备份策略
首先，我设计了一个合理的备份策略，以确保在开发过程中数据的安全性。这一策略包括定期备份模型数据和训练数据的流程。
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份]
一．项目简介1.1LangID & langid 项目地址：https://github.com/saffsd/langid.py Langid是一个现成的语言识别工具。语言识别（LangID）可用于USENET信息，网络搜索词，多语言文本检索，语法分析等领域。从1990年起，LangID就被视为有监督的机器学习任务，并极大地受到文本分类（text categorization）研究的影响
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2024-07-24 15:12:47
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问题描述笔者在参考http://zh.gluon.ai/chapter_deep-learning-basics/mlp-scratch.html 实现多层感知机的时候，遇到了一个问题 那就是，如果使用ReLU作为激活函数，模型的准确率非常低（只有0.1） 但是如果把那个网站上的代码下载下来运行，准确率能达到80% 这就很奇怪了，我们使用的训练方法都是随机梯度下降，学习率，网络参数也是一样的，结果
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2024-09-06 07:44:50
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LSTM 的核心思想LSTM 的关键就是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行。细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行，只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易。
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LSTM 有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。他们包含一个 sigmoid 神经网络层和一个 pointwis
Python天气准确度计算
## 引言
天气准确度是指天气预报与实际天气情况之间的接近程度。准确的天气预报对于人们的日常生活和决策有着重要的影响。Python作为一种强大的编程语言，可以用于天气数据处理和准确度计算。本文将介绍如何使用Python计算天气准确度，并提供相应的代码示例。
## 天气数据获取
在计算天气准确度之前，我们首先需要获取天气数据。有许多渠道可以获取天气数据，比如气象局的A
原创
2024-01-24 06:17:41
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# Java搜索匹配准确度
在许多应用程序中，搜索是一个非常重要的功能。用户希望能够输入关键字并找到他们所需的内容。在Java中，搜索匹配准确度是一个关键概念，它涉及到如何确定搜索结果与用户查询的匹配程度。在本文中，我们将介绍Java中搜索匹配准确度的概念，并提供一些代码示例来说明如何实现它。
## 概念介绍
搜索匹配准确度是指搜索结果与用户查询之间的相似程度。在实际应用中，我们通常会使用字
原创
2024-07-05 05:19:44
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