车牌识别的属于常见的 模式识别 ，其基本流程为下面三个步骤：1） 分割： 检测并检测图像中感兴趣区域；2）特征提取： 对字符图像集中的每个部分进行提取；3）分类： 判断图像快是不是车牌或者 每个车牌字符的分类。 车牌识别分为两个步骤， 车牌检测， 车牌识别， 都属于模式识别。基本结构如下：一、车牌检测 1、车牌局部化（分割车牌区域），根据尺寸等基本信息去除非车牌图像
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2023-09-03 18:07:17
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上篇文章我们用的特征是训练样本的所有像素点值，虽然方便但不准确。这篇文章主要介绍用SVM+HOG特征对数字进行识别。详细请看上篇文章，它们主要区别在于训练样本HOG特征的提取，其他基本一样，所以我直接附上代码。下面代码是opencv3和C++可以根据自己需要修改训练样本类别，数目，尺寸。oss的训练样本路径，src的检测图片路径。#include <stdio.h>
#includ
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2023-09-18 11:45:28
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目录环境配置写在前面：三个程序第一个程序：训练第二个程序：图像预处理1.二值化2.去除小联通域（即噪点）3.roi提取4.将图片压缩为28*28格式5.完整代码第三个程序：测试 环境配置语言：python 平台：pycharm 库： cv2 numpy keras（这个需要先安装fensorflow库）写在前面：手写数字识别，是很多深度学习教程里的入门第一例，但是这些教程往往只告诉了你怎么去构造
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2023-11-06 18:37:53
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关于SVM的原理有很多优秀的视频和资料，这里我主要说下利用SVM对数字识别的具体应用首先，需要有数字的训练样本把0-9文件夹放入模版匹配样本之中，自己可修改。 核心思路：1：获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中，紧接着会将标签写入另一个容器中，这样就保证了特征和标签是一一对应的关系。2：特征可用LBP,HOG等提取，但是我们这里主要说SVM训练过程，所以用最简单的方法，即把训练图片
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2023-09-15 15:51:15
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前两篇文章写了基于两种特征提取的SVM数字识别这篇文章主要是关于模型评估，即识别数字的正确率 下面代码是opencv3 c++加载的XML文件是之前代码训练好的。测试集是我的“”数字检测样本“”文件夹下的0-9个文件夹所包含的检测样本 #include <stdio.h>
#include <time.h>
#includ
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2024-02-19 14:35:03
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#include <stdio.h> #include <time.h> #include <math.h> #include
原创
2021-07-29 13:36:28
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1. 学习目标：目标OpenCV函数训练cv::ml::SVM::train测试cv::ml::SVM::test2. OpenCV理论 支持向量机（SVM）是由超平面定义的判别分类器。 换句话说，给定标记的训练数据（监督学习），算法输出最佳超平面，用来对新示例进行分类。对于属于两个类别之一的线性可分的2D点集合，找到分离的直线。：
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2024-03-20 10:02:58
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SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最经常使用的是用于分类，只是SVM也能够用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。 对于功能这么强的算法，opencv中自然也是有集成好了，我们能够直接调用。OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发...
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2014-10-11 15:18:00
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目录人脸检测和人脸识别级联分类器分析人脸位置检测其他内容眼睛检测猫脸检测人脸识别Eigenfaces 人脸识别器Fisherfaces 人脸识别器Local Binary Pattern Histogram 人脸识别器小结人脸检测和人脸识别人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，也是计算机视觉重点发展的技术。机器学习算法诞生之后，计算机可以通过摄像头等输入设备自动分析图像中包
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2024-03-01 14:50:12
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SVM数字识别 #include "stdafx.h"
#include <fstream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
#define SHOW_PROCESS 1
#define ON_STUDY 1
class NumT
原创
2013-09-23 10:09:51
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什么是人脸识别人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。目前的人脸识别技术已经非常成熟了，还发展成3D人脸识别。而且现在各大厂商也都提供了人脸识别的API接口供我们调用，可以说几行代码就可以完成人脸识别。但是人脸识别的根本还是
前言 博主在交叉编译环境移植代码编译的过程中使用SVM出现错误，但是在通常使用的ubuntu系统程序是可以正常运行的，其中有关SVM的load函数的使用。 ubuntu code block void StateEstimation::loadSVMModel(std::string svm_mod
原创
2022-07-09 00:51:55
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opencv3.0和2.4的SVM接口有不同，基本可以按照以下的格式来执行： ml::SVM::Params params;
params.svmType = ml::SVM::C_SVC;
params.kernelType = ml::SVM::POLY;
params.gamma = 3;
Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM::create(params);
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2024-07-26 16:40:13
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OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
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2024-04-16 08:29:48
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trainLabels = np.repeat(np.arange(10),8)[:,np.newaxis] #训练图像贴标签。TestLabels = np.repeat(np.arange(10),2)[:,np.newaxis]
原创
2024-07-23 12:28:05
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这一次主要是实践部分.首先还是贴出源码.#include<opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
#define n 8 //n个训练样本
int main()
{
//【1】 设置
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2024-04-16 10:31:11
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Opencv SVM 的使用方法:
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/ml/ml.hpp>
usingnamespace cv;
int main()
{
// Data for visual represent
初始化数据 int width = 512, height = 512; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); 设置训练数据 float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0}; Mat labelsMat(4, 1, CV_32FC1, labels
原创
2014-03-28 13:39:00
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Opencv提供了几种分类器，例程里通过字符识别来进行说明的1、支持向量机（S
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2023-01-05 11:55:19
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linux系统下打开usb摄像头： “虚拟机–可移动设备–camera – 连接” 通过opencv中自带的opencv_createsamples（用于准备训练数据的正样本和测试样本）和opencv_traincascade进行训练生成分类器。 首先准备好要参与训练的正样本和负样本 接下来创建一个名为train的新文件夹，在新建的文件夹train里面再新建两个文件夹，car_pos文件夹放正样本
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2024-10-29 19:32:09
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