# 使用 OpenCV 在 Android 中进行直方图比较分析
在图像处理和计算机视觉领域，特征提取和图像匹配是重要的研究内容。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，支持多种编程语言，包括 C++ 和 Python。本文将探讨如何在 Android 项目中使用 OpenCV 的 `compareHist` 函数来
原创
2024-10-12 03:27:48
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0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下： 公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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图像配准算法一般可分为: 一、基于图像灰度统计特性配准算法；二、基于图像特征配准算法；三、基于图像理解的配准算法。其中，算法类型二最普遍，基于特征的图像配准算法的核心步骤为：1.特征提取、2.特征匹配、3.模型参数估计、4.图像变换和灰度插值（重采样）。图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型、配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式。1）
空间变换模型
，
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2024-06-27 13:57:18
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准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
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2023-10-26 12:27:09
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resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
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2024-04-03 15:48:42
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工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall）
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2023-09-03 09:35:46
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摘要： 活体检测在各行各业应用比较广泛，如何实现一个活体检测系统呢？早期实现很困难，现在仅使用opencv即可实现，快来尝试一下吧。 什么是活体检测，为什么需要它？随着时代的发展，人脸识别系统的应用也正变得比以往任何时候都更加普遍。从智能手机上的人脸识别解锁、到人脸识别打卡、门禁系统等，人脸识别系统正在各行各业得到应用。然而，人脸识别系统很容易被“非真实”的面孔所欺骗。比如将人的照片放
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2024-05-21 22:45:20
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Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015.本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ros
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2024-08-12 12:15:45
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Decision Tree：Analysis 大家有没有玩过猜猜看(Twenty Questions)的游戏？我在心里想一件物体，你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体；如是不是植物？是否会飞？能游泳不？当你问完这些问题后，你就能得到这个物体的特征，然后猜出我心里想象的那个物体，看是否正确。这个游戏很简单，但是蕴含的思想却是质朴的。每个问题都会将范围减少，直到特征显现，内蕴的思想就是D
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2024-10-27 06:43:29
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BOM错误造成的损失出现在产品制造、销售和售后服务工作中，但根源在产品研发部门，因此BOM准确率需要由专业部门进行专门管理。对于产品配置复杂、制造过程复杂、技术更新换代频繁的企业，维持高水平的BOM准确率更是一件复杂的工作。 在实现BOM准确率量化管理的基础上，以下措施可以有效提高BOM准确率。 (1)产品研发部门的BOM准确率管理制度。 BOM数据来自于产品研发过程，来自于研发工程师，如果
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2024-09-19 16:10:50
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在机器学习和深度学习的世界里，模型的性能评估是一个绕不开的话题。在这篇文章中，我们将讨论“准确率python”相关的问题，并深入探讨如何在Python中计算并优化模型的准确率。
以数据分类的模型为例，准确率是指正确预测的样本数占总样本数的比例。准确率的计算公式如下：
$$
Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}
$$
其中，$TP$ 是真正例
具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~一、机器学习性能评估指标1.准确率(Accurary)准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。准确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地
1.二分类评价标准介绍在进行二分类后需要对分类结果进行评价，评价的标准除了常用的正确率之外还有召回率精确度，虚警率和漏警率等。首先介绍一下最常用的正确率正确率(Accuracy)表示正负样本被正确分类的比例，计算公式如下：其中 表示正类样本被正确分类的数目，表示负类样本被正确分类的数目，表示负类样本被分为正类的数目，表示正类样本被分为负类的数目。 如下表所示：精确率（Precision）表示原本为
文章目录faster RCNNRCNN、Fast RCNN 、Faster RCNN技术演进与对比三者的处理步骤涉及的几个关键技术和概念SPP NetROI Pooling层详解RPN简介特征提取器与fine tuning为啥要用SVM分类器 faster RCNN从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现）RCNN、Fast RCNN 、Faster RCNN技术演进与对比三者的处
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2024-10-11 14:22:18
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分类器的准确度评估方法
1.
影响一个分类器错误率的因素
（1
）训练集的记录数量。生成器要利用训练集进行学习，因而训练集越大，分类器也就越可靠。然而，训练集越大，生成器构造分类器的时间也就越长。错误率改善情况随训练集规模的增大而降低。
（2
）属性的数目。更多的属性数目对于生成器而言意味着要计算更多的组合，使得生成器难度增大，需要的时间也
本科是电子信息工程专业，毕设选到了深度学习相关的题目，由于是第一次接触，所以自学了相关内容。内容大概是复现《人工智能物联网中面向智能任务的语义通信方法》，之后随缘有空更语义压缩部分。此次是对CIFAR10数据集进行特征提取，使用了RESNET18网络，其中，对RESNET18网络进行了网络改写，将准确率达到了95%。直接上代码吧！！！"""
主
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2024-04-05 07:55:35
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摘要：数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。引言：在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。本文针对二元分
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2023-12-01 13:58:12
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用一行代码提升目标检测准确率 论文摘要非最大抑制（Non-maximum suppression, NMS）是物体检测流程中重要的组成部分。它首先基于物体检测分数产生检测框，分数最高的检测框M被选中，其他与被选中检测框有明显重叠的检测框被抑制。该过程被不断递归的应用于其余检测框。根据算法的设计，如果一个物体处于预设的重叠阈值之内，可能会导致检测不到该待检测物体。因此，我们提出了Soft-NMS算法
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2024-03-22 11:22:13
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