OpenCV码源笔记——（letter_recog.cpp）随机Forest部分

最新推荐文章于 2021-01-29 06:08:56 发布
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本文详细分析了OpenCV库中用于字符识别的letter_recog.cpp文件中的随机Forest算法实现，深入探讨了其工作原理、参数设置以及在实际应用中的优化策略。

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OpenCV字母识别letter recognition的实例(附完整代码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-26 1560
OpenCV字母识别letter recognition的实例OpenCV字母识别letter recognition的实例 OpenCV字母识别letter recognition的实例 #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/ml.hpp" #include <cstdio> #include <vector> #include <iostream> using namespace std; using name
OpenCV码源笔记——（letter_recog.cpp）Random Forest part
CV_2013的专栏
03-05 890
Refer from http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7498618 其中重要函数的参数解释：http://blog.csdn.net/sangni007/article/details/7488727 [cpp] view plaincopyprint? read_num_class_data( co
opencv2.4.9中随机森林学习
CHIERYU的专栏
11-23 2665
Introductionforest作为计算机领域术语是器学习先驱者，分类回归树作者之一，Bagging方法发明者Leo Breiman提出的，Random forest algorithm是由Leo Breiman and Adele Cutler 2001年提出的，用来做分类、回归或其他任务，但是Random forest这个词1963年在The distance method for esti
Opencv2.4.9源码分析——Random Trees
赵春江的专栏
06-03 9238
一、原理   随机森林（Random Forest）的思想最早是由Ho于1995年首次提出，后来Breiman完整系统的发展了该算法，并命名为随机森林，而且他和他的博士学生兼同事Cutler把Random Forest注册成了商标，这可能也是Opencv把该算法命名为Random Trees的原因吧。 一片森林是由许多棵树木组成，森林中的每棵树可以说是彼此不相关，也就是说每棵树木的生长完全是
Opencv2.4.9源码分析——Extremely randomized trees
赵春江的专栏
06-12 1万+
一、原理   ET或Extra-Trees（Extremely randomized trees，极端随机树）是由PierreGeurts等人于2006年提出。该算法与随机森林算法十分相似，都是由许多决策树构成。但该算法与随机森林有两点主要的区别： 1、随机森林应用的是Bagging模型，而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本； 2、随机森林是
cmake 编译opencv 缺失opencv_ffmpeg.dll 、 opencv_ffmpeg_64.dll、ffmpeg_version.cmake等问题
来都来了，不再学会儿？
09-04 6215
使用cmake 编译opencv编译opencv时会出现这样的警告提示 打开记录日记后时发现是因为网络连接问题缺失部分文件 #use_cache “C:/Users/rgzn/Desktop/opencv/opencv-3.4.3/.cache” #do_copy “opencv_ffmpeg.dll” “fa5a2a4e2f37defcb95bde8ed145c2b3” “https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8041bd6
opencv-windows-x86_64.jar
06-14
opencv的驱动引用包，兼容windows的x86,x64平台
opencv4.2.0+darknet安装 ./src/image_opencv.cpp:12:1: error: ‘IplImage’ 报错
a135013563的博客
03-14 7793
opencv4.1.0+darknet安装配置 之前由于各种原因没有安装好opencv,无法配置darknet。今天各种google终于解决了问题，遂小记一手 opencv安装 在官网上下载opencv的发行版，这里以4.1.0为例 首先安装依赖项 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2...
[完美解决]opencv3.4.1 生成 opencv_traincascaded.exe 和 opencv_createsamplesd.exe
Turf96的博客
03-10 9036
感慨：关于 opencv_traincascaded.exe和 opencv_createsamplesd.exe 是如何生成的，网上的资料很少，基本没什么教程，Google只说个大概，按照他们的方法基本不适合我现在这个版本。折腾了几天，终于搞定了，成功编译，而且不报错。 目录 一.准备工具 二.步骤 实施 一.准备工具 1.软件 Visual Studio 2013, OpenC...
应用OpenCV进行OCR字符识别
热门推荐
viewcode的专栏
09-04 9万+
opencv自带一个字符识别的例子，它的重点不是OCR字符识别，而主要是演示机器学习的应用。它应用的是UCI提供的字符数据（特征数据）。 DAMILES在网上发布了一个应用OpenCV进行OCR的例子， http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/。 这些例子都只能用于学习OpenCV或熟悉OCR的简单流程，因为它们与当前比较专业的O
OpenCV中随机森林的实现与字符识别例子
holybin的专栏
05-13 1万+
之前一篇文章简单介绍了随机森林，并且给出来了一些matlab的随机森林的资源
OpenCV学习笔记（四十五）——小试随机森林（random forest）算法ml
迭代的是人，递归的是神
03-12 4万+
对于随机森林算法，原理我想大家都会去看论文，推荐两个老外的网址http://www.stat.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/和https://cwiki.apache.org/MAHOUT/random-forests.html，第一个网址是提出随机森林方法大牛写的，很全面具体，第二个是我自己找的一个，算是一个简化版的介绍吧。说白了，随机森林分类
python数字识别_OpenCV-Python中的简单数字识别OCR
weixin_39788572的博客
11-21 325
I am trying to implement a "Digit Recognition OCR" in OpenCV-Python (cv2). It is just for learning purposes. I would like to learn both KNearest and SVM features in OpenCV.I have 100 samples (i.e. ima...
opencv打开摄像头识别数字_opencv 程序名称功能对照
weixin_39524882的博客
11-27 340
application_trace.cpp 显示图像轮廓(摄像头)bgfg_segm.cpp 出现挥手停止(视频)camshiftdemo.cpp 调整摄像头参数？(摄像头)## cloning_demo.cppcloning_gui.cpp 选择图片打开的模式和参数(图片)connected_components.cpp 调整图像阈值(图片)contours2.cpp 6人头阈值调整检测(2值图...
opencv4.1.1自带demo解析
qq_43131852的博客
10-11 2752
转自https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/69421922 网上学习opencv的资源有很多，例子也不少，然而很多人却不知道，我们下载好的opencv自带了许多简单易学的demo，对于新手来说特别适用。此篇针对opencv4.1.1版本，在原文基础上有补充。 opencv4版本的优势在于https://blog.csdn.net/amus...
python中的opencv读取数字_OpenCV-Python中实现简单数字识别OCR
weixin_29496661的博客
01-29 1323
问题：我试图在OpenCV-Python(cv2)中实现“数字识别OCR”。它只是为了学习目的。我想在OpenCV中学习KNearest和SVM功能。我有每个数字的100个样本(即图像)。我想和他们一起训练OpenCV示例附带的示例letter_recog.py。但是我仍然无法弄清楚如何使用它。我不明白什么是样本，响应等。此外，它首先加载一个txt文件，我首先不明白。稍后搜索一下，我可以在cpp示...
OpenCV 中的模板类的使用
浅陌风型
05-06 847
在Opencv 中使用了大量的template模板类，是由于图像的数据类型有8位、16位、32位，整形、float 型等多种类型，不可能为每种类型都定义相关类，因此引入了模板类的概念。模板(Templates)使得我们可以生成通用的函数，这些函数能够接受任意数据类型的参数，可返回任意类型的值，而不需要对所有可能的数据类型进行函数重载。这在一定程度上实现了宏（macro）的作用。它们的原型定义可以是...
OpenCV学习笔记(13)-boosting
千里之行始于足下
06-14 7154
决策树很有用,但是他们并不是最好的分类器.在本节和下节,我们讲述两种计数:boosting和随机森林.它们在内部使用了决策树,所以继承了树的很多有用的性能(能够处理混合数据类型、没有归一化的数据、特征缺失)。这些技术能够获得相当好的性能，因此它们通常是ML库中最好的监督学习的算法。 在监督学习领域，有一个叫统计提升（meta-Learning）的学习算法.Keans想知道可不可能从很多弱分类器中
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