opencv Modules SVM使用笔记写在前面：最近在完成一个项目时，提取出的样本数据较大，自己也没有良好的处理数据的能力，就想着利用现成的 SVM对数据进行分类。查了很多资料，对SVM的大致原理有点了解，网络上也有开源的LibSvm，可是在没有完全理解SVM原理前，阅读和修改源码有些难度。而opencv恰好有一个Machine Learning模块，囊括了大多数机器学习的算法，而SVM也在
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2024-04-07 14:07:50
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Ubuntu SLAM 环境配置 for 视觉SLAM准备 Ubuntu 系统（建议）在虚拟机中安装 Ubuntu 系统调整系统分辨率安裝 VMware Tools换源安装 Visual Studio Codegcc，g++ 安装CMake 安装Eigen 安装Git & Vim 安装Pangolin 安装Sophus 安装（非模板类）OpenCV 安装（带 CUDA）Ceres 安装g
这几天继续在看Lowe大神的SIFT神作，看的眼花手脚抽筋。也是醉了！！！！实在看不下去，来点干货。我们知道opencv下自带SIFT特征检测以及MATCH匹配的库，这些库完全可以让我们进行傻瓜似的操作。但实际用起来的时候还不是那么简单。下文将对一个典型的基于OPENCV的SIFT特征点提取以及匹配的例程进行分析，并由此分析详细的对OPENCV中SIFT算法的使用进行一个介绍。OPENCV下SIF
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2024-10-25 06:32:30
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这一节的第一部分使用opencv提取关键点、计算描述子、匹配特征点第二部分则根据前面的原理，写一个简单的计算描述子、匹配特征点的算法（都是SLAM十四讲的源码，第二部分源码中有段错误，不能直接运行，需要修改），经过比较发现，使用opencv的算法效率较低第一部分和第二部分中算法运行所用时间如下第一部分—使用opencvopencv库封装了与特征提取和匹配相关的函数，程序的运行思路如下1、以RGB格
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2024-07-30 08:51:41
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第6章主要从图像内容和像素的角度介绍了有关图像处理的一些内容，包括如何对图像进行滤波和变换操作，或以不同的方式对像素值进行处理。对于模板匹配，我们仅利用原始像素内容来获取结果，以确定特定对象是否存在于图像的某一部分中。但是，我们尚未学习如何设计算法来区分不同类型的对象。为此目的，不仅要利用原始像素，而且还要利用图像基于特定特征所呈现出的集体含义。对于人类来说，假定不是极端相似，识别和区分不同类型的
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:\
第6章主要从图像内容和像素的角度介绍了有关图像处理的一些内容，包括如何对图像进行滤波和变换操作，或以不同的方式对像素值进行处理。对于模板匹配，我们仅利用原始像素内容来获取结果，以确定特定对象是否存在于图像的某一部分中。但是，我们尚未学习如何设计算法来区分不同类型的对象。为此目的，不仅要利用原始像素，而且还要利用图像基于特定特征所呈现出的集体含义。对于人类来说，假定不是极端相似，识别和区分不同类型的
在当今开发环境中，Python的`sgm`（经常用于构建模型和进行数据分析的方法）日益成为了热门工具。然而，伴随版本更新和依赖关系的变化，开发者们常常会遇到一系列的问题，比如如何兼容新旧版本、调整配置，甚至是性能优化等。下面我们就来详细探讨如何解决“python sgm”类型的问题，以及在此过程中需要关注的多个方面。
## 版本对比: 理解不同版本的兼容性
对`sgm`的版本进行对比是解决问题
basler Gige工业相机开发找了半天没找到合适自己的c++代码，最后发现pylon有不少例程。先记录下来。以备进一步开发。1 软硬件准备：basler aca1600-20gm 相机， win10 x64, vs2013,opencv3.12 下载安装pylon,到basler官方网站下载适合自己相机的pylon版本（我的是pylon 5.0），安
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2024-04-02 11:46:07
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# SGM 机器学习
SGM（Sparse Generative Modeling）是一种机器学习方法，它使用稀疏建模技术来学习数据的生成过程。通过学习数据的概率分布，SGM可以生成新的数据样本，用于数据增强、异常检测、数据重建等任务。在本文中，我们将介绍SGM的基本原理和代码示例。
## SGM 原理
SGM的核心思想是通过稀疏建模技术学习数据的生成概率分布。具体来说，SGM假设数据是由一
原创
2024-07-11 04:55:51
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立体匹配算法介绍全局立体匹配算法全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立全局能量函数，通过最小化全局能量函数得到最优视差值；通过二维相邻像素视差之间的约束（如平滑性约束）而得到更好的匹配效果，但是对内存的占用量大，速度慢不适合实时运行。主要的算法有图割（graph cuts）、信念传播（belief propagation）、动态规划等算法。局部立体匹配算法主要是采用局部优化方
原创
精选
2023-07-11 14:48:28
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ref 《OpenCL in Action》《OpenCL编程指南》《OpenCl异构并行计算 原理 机制与优化实践》Using OpenCL™ 2.0 Read-Write Images总体介绍图像对象On GPUs, image data is stored in special global memory called texture memory. Unlike re
SBGM、GBM、BM傻傻分不清楚。
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2022-09-30 08:52:08
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# SGM算法与深度学习的对比分析
在机器学习领域，SGM（Semi-global Matching，半全局匹配）算法和深度学习是两种重要的技术手段。SGM是一种用于图像处理的匹配算法，常用于立体视觉中。而深度学习则利用深层神经网络来处理复杂的非线性问题，最近几年在众多领域取得了显著的成功。本文将对这两种技术进行对比分析，并通过代码示例进行阐述。
## SGM算法概述
SGM算法主要用于计算
文章目录0 前言1 SGD2 SGD with momentum（SGDM）3 Adagrad4 RMSProp（root mean square prop）5 Adam 0 前言介绍主流的深度学习优化方法（SGD，SGD with Momentum，Adagrad，RMSProp，Adam），梯度优化的基本原则是起始的时候降得快，后来降的慢，以此原则来理解下面这些算法。理解不是非常深，有问题希
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2023-11-25 17:16:21
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原标题：阿里获全球知名计算机视觉大赛第一 用AI助力农业自动驾驶 阿里登顶Pascal VOC comp4目标检测整体榜单榜首。近日，在计算机视觉知名赛事Pascal VOC comp4目标检测上，阿里巴巴机器智能技术实验室的深度学习小组提交了2次结果，均拿到第一名的成绩。新的技术模型提升了目标检测的精准度，对加强AI在农业、工业、自动驾驶的应用有着重要意义。Pascal VOC是全球计算机视觉领
Android studio使用JAVA与JNI调用OpenCV 后记 1.准备材料1.在这里下载OpenCV-android-sdk下载解压后2.新建Android Studio工程3.将在工程目录下的 app/src/main 下面新建两个文件夹，分别是cpp和jniLibs，如果有就不用新建。 把OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs中内容拷贝到jniLibs
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2024-05-04 17:33:11
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UKMBP_CMS_SGM存放所有客户的资信额度， 信用段 CREDIT_SGMNT 业务伙伴 PARTER 信用额度 CREDIT_LIMIT ...
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2021-09-23 15:16:00
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参考：
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/49272032]
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/159055657]
此部分的学习内容和之前学习的三维重建笔记——稠密重建有联系，可结合起来看。
双目立体匹配中主要可以分为基于灰度的匹配算法和基于特征匹配算法。
一般基于灰度匹配为建立每个点对应的匹配关系，并计算出每个点的视差，一般称之为密集匹配；而
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2024-01-05 14:02:59
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开发环境：Windows7, VS2010, OpenCV2.4.101.图像特征匹配1 // AxFeatureExtract.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 #include "opencv2/opencv.hpp" 6 #include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
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2017-06-07 15:10:00
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