欢迎到B站搜SVM SMO Python，应该能找到我的视频讲座。在前面的课程中，我们曾经介绍了一种暴力算法如何在一个平面(二维)空间中找到一些样本点的分割平面。那个算法是很直接的，能够方便大家更好地理解支持向量机的概念和一些参数的意义，但是显然不是一个成熟的、具有扩展性、具有实际使用价值的方法。九十年代末的时候，如我们前面提到的，John Platt发表了一篇重要的论文，如何用一个叫做SMO的算
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2024-07-08 17:24:59
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SVM Support Vector Machines是一种有监督的学习分类方法（SVM是一个分类器Classifier，也可以做回归Regression），是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面, 即给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。 （SVM算法的实质是找出一个能够将某个值最大化的超平面，最优分割超平面，最大化训练数据的
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2024-08-31 16:11:52
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Python 代码规范翻译自: https://gist.github.com/sloria/7001839 (有些翻译的不太好就只能对照一下英文原文来理解了 ʅ(‾◡◝)ʃ )通用的标准价值观"给别人写的工具要达到自己也愿意用的标准。" - Kenneth Reitz"简单比功能更重要。" - Pieter Hintjens"适合90％的用例，忽略那些说话的人。" - Kenneth Reitz
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2024-07-31 14:09:26
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文章目录立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法二、 后处理 立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法SGM算法的全称为Semi-Global Matching，网上关于它的介绍有很多不细讲，它的论文出处详见文末参考文献，但是这里也要为作者赞一把，很牛逼。SGM其实本质上还是一种代价聚合算法，和局部立体匹配算法中的代价聚合很像，不然也不会叫Semi-Global了（当
文章目录前言一、SGBM和SGM的区别？1.预处理2.代价计算3.动态规划4.后处理二、SGBM的python-opencv的实现SGBM 参数选择 前言 SGBM的核心是SGM算法，自OpenCV2.4.6开始就已经被开源，非常的方便，并被广泛使用。一、SGBM和SGM的区别？ 参考大佬的文章：立体匹配算法推理笔记 - SGBM算法（一） 原始的SGM算法流
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2023-07-02 20:59:54
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# 如何实现python SGBM算法参数调节
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Python中的SGBM算法，并进行参数调节。SGBM（Semi-Global Block Matching）是一种用于立体视觉的算法，用于计算图像中不同区域之间的视差。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[灰度转换]
B --> C[预
原创
2024-06-28 06:49:11
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semi-global matching（缩写SGM）是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。SGBM的思路是：通过选取每个像素点的disparity，组成一个disparity map，设置一个和disparity map相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化，以达到求解每个
OpenCV在双目匹配上所做的工作相当不错，从1.0版本到4.3这么多年的版本迭代，官方始终在优化双目匹配算法。最常用的当属BM算法和SGBM算法了： BM全称是BlockMatching，可以理解为一种块匹配算法，这里一个通俗的说法就是，为了找到两张图
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2023-07-24 18:25:52
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cvCalscEigenObject()函数，包含于<cvAux.h>中。在PCA人脸识别的程序中，属于核心算法。
http://www710.univ-lyon1.fr/~bouakaz/OpenCV-0.9.5/docs/ref/OpenCVRef_ObjectRecognition.htm
void cvCalcEigenObjects( int nObjec
文章目录1. SGD算法 学了很久的深度学习，忽然感觉对于知识的摄入只是填鸭式学习，少了主动思考，因此准备就简单问题的理解出发对已经学习知识做系统整理。 提到优化算法那么就要涉及到优化问题，简单介绍一下什么是凸集、凸函数、凸优化。凸集：集合中任意两个样本连接后的线段仍然属于集合，那么就是凸集。凸函数：两个自变量的函数值求和总是大于等于自变量中值的函数值。凸优化：给定变量属于凸集，目标函数是凸函
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:\
面向对象有这个强大特点和作用, 著名的三大特点:封装, 继承, 多态这篇博客写的是super()的简单理解和使用今天在读restframework的源码的时候, 发现源码中使用了super, 依以此为入口, 重写了django的as_view()在代码执行的过程中既执行了自己的as_view()有执行了django的as_view() super()能做什么?之前的理解就是, 使用sup
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2024-09-09 21:05:17
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第一部分BM、GC和SGBM算法的性能比较转自：，其中原博主推荐的Stefano Mattoccia大神的讲义Stereo Vision：algorithms and applications，我看了以后觉得非常受用，讲的非常条理全面，里面的参考文献也很经典。第二部分为原创，主要是在OpenCV3.2版本下BM算法的用法改变和参数说明。 1.BM、G
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2023-07-24 18:19:20
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作者David LEEOpencv里的SGBM算法，之所以叫SGBM是因为opencv并没有使用MI作为匹配代价，而是仍然使用了块匹配的方法，相关cost的度量为Birchfield-Tomasi metric。而且opencv提供了多种cost aggregation的方式，包括只使用3个、5个或全部8个方向的方法。总体上的实现也比较直观，结合论文也比较好懂。对于理论就不再赘述了，这里就直接探讨
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2022-07-28 09:43:00
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Similarity check (PNSR and SSIM) on the GPU的简单翻译，原文地址Global在使用OpenCV和相似性度量的视频输入教程中，我已经介绍了PSNR和SSIM方法来检查两幅图像之间的相似性。如您所见，执行过程需要相当长的时间，特别是在SSIM的情况下。但是，如果CPU的OpenCV实现的性能数字不能让您满意，并且您的系统中碰巧有一个NVIDIA CUDA GP
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2024-03-17 14:48:27
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分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近的点距离最远。怎么寻找距离最远的直线？
基于双目图像的视差估计方法研究及实现第一章 绪论1.1 课题的研究背景与意义1.2 双目视差估计的研究现状1.2.1 传统立体匹配方法研究现状1.2.2 统计学习方法研究现状1.2.3 深度学习方法研究现状 第一章 绪论1.1 课题的研究背景与意义侵权删，请联系。 1、最早出现的非接触测量技术：基于红外光、超声波、雷达等非光学仪器 原理：仪器主动发出信号，利用收到回波的时间来计算距离。 假设光速为
目前我们在互联网和论文中看到的大多数面部识别算法都是以图像为基础进行处理。这些方法在检测和识别来自摄像头的图像、或视频流各帧中的人脸时效果很好。但是，他们无法区分现实生活中的人脸和照片上的人脸，因为这些算法处理的是2D帧。现在，让我们想象一下，如果我们想要实现一个面部识别开门器。该系统可以很好地区分已知面孔和未知面孔，保证只有特定人员才能访问。尽管如此，任意一个陌生人只要拥有他们的照片就很容易进入
1．EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法。含有隐变量的概率模型的数据表示为 。这里，是观测变量的数据，是隐变量的数据， 是模型参数。EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数的极大化，实现极大似然估计。每次迭代包括两步：步，求期望，即求 )关于)的期望： 称为函数，这里是参数的现估计值；步，求极大，即极大化函数得到参数的新估计值： 在构建具体的EM算法时，重要的是
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2023-11-26 18:11:55
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机器学习之PCA首先分为四个部分来陈述：产生应用背景设计思路案例实践总结附录一.产生应用背景主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，比如1000个特征，在这1000个特征中可能包含了很多无用的信息或者噪声，真正有用的特征才100个，那么我们可以运用PCA算法将1000个特征降到100
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2024-02-02 11:35:21
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