OPENCV之EM算法篇

最新推荐文章于 2024-04-09 11:30:42 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiangnanmeiying/article/details/4875665
本文探讨了EM算法在OPENCV中的应用，主要用于解决混合高斯模型的求解。阐述了EM算法的迭代求解性质及其在混合高斯模型、隐马尔科夫模型和最大后验概率模型中的作用。提到了《pattern recognition and machine learning》一书中对该算法的通俗解释。同时，对比了EM算法与KMeans的区别，指出在OPENCV中CVEM函数的使用，以及如何通过KMeans预处理来提高计算效率。尽管EM算法在处理大数据量样本聚类时表现良好，但当数据不遵循高斯分布或用于图像分割时可能面临挑战，如过分割问题。

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OPENCV之EM算法篇

EM算法是求解最大似然函数极值的一种解法，使用的是迭代求解的方法，并且保证收敛。EM算法的应用相当广泛，包括混合高斯模型的求解，隐马尔科夫模型的求解，最大后验概率模型的求解等。最常用的是混合高斯模型的求解，把混合概率密度分解为一系列的高斯分量之和。关于EM算法的具体流程可参考网上，个人推荐一个介绍的不错的，《pattern recognition and

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经典的EM算法用C++和OpenCV实现
12-02
实现了经典的EM算法，利用它可以学习OpenCV。在此基础上可以对混合高斯模型进行改进。对Online-EM的理解有一定的帮助。
EM算法学习笔记_2(opencv自带EM sample学习)
weixin_34337265的博客
07-16 251
　　实验说明： 　　在上一讲EM算法学习笔记_1(对EM算法的简单理解) 中已经用通俗的语言简单的介绍了下EM算法，在这一节中就采用opencv自带的一个EM sample来学习下opencv中EM 算法类的使用，顺便也体验下EM 算法的实际应用。 　　环境：Ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5+opencv2.4.2 　　在这里需要使用2个与EM算法有关的类，...
OpenCV_EM算法
xiao_lxl的专栏
05-26 1659
直接调用opencv中的EM算法： 在头文件中定义： CvEM em; CvEMParams em_params; 但这时候会提示CvEM 未定义。查了相关资料发现CvEM类在opencv2.4.9版本中被放在legacy.hpp中， 因此调用时需要加头文件 #include
EM算法及OpenCV源码分析
工作笔记
08-09 6406
关于EM原理，见： EM算法的启动和终止 算法执行的开始步骤有三种指定方式。如果使用了CvEM::START_AUTO_STEP，则会调用k-means算法估计最初的参数，K-means会随机地初始化类中心，KMEANS_PP_CENTERS，这会导致EM算法得到不同的结果，如果数据量越大，则这种差异性会变小。 如果指定CvEM::START_E_STEP或CvEM::START
OPENCV EM算法详解和JAVA实现
懒人日志
08-23 2821
1EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。2EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。3优点：EM算法简
基于C++Qt和OpenCV实现高斯混合模型和EM算法的图像分割源码.zip
最新发布
07-06
基于高斯混合模型和EM算法的图像分割 使用C++、Qt和OpenCV实现 基于高斯混合模型和EM算法的图像分割 使用C++、Qt和OpenCV实现 基于高斯混合模型和EM算法的图像分割 使用C++、Qt和OpenCV实现 基于高斯混合模型和EM...
C++和OpenCV实现的EM算法详解
通过学习和应用本文件的知识点，开发者可以更好地理解和实现EM算法，掌握如何用C++和OpenCV结合来解决实际问题，并且能够对混合高斯模型进行改进，以及对Online-EM算法进行深入的研究和应用。这对于进行数据挖掘、...
Opencv实现vibe算法，用于视频前景检测.rar
08-10
这可以通过在线学习方法实现，如EM算法（期望最大化）。 3. 前景检测：计算每个像素在当前帧下的概率密度，如果低于某个阈值，则认为该像素属于前景。 4. 模型更新：不断调整GMM的参数，以适应背景的变化，例如光照...
opencv em算法，GMM模型
人工智能笔记
07-26 592
本章内容 1. 获取颜色特征集合 2. GMM聚类 3. 显示聚类结果 输出结果： 源码 //#include <QCoreApplication> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { /...
opencv中的EM算法应用
z474263814的专栏
01-31 764
BM算法及原理不是很懂，先上一个实例代码。 // 训练分类器 Ptr em_model = EM::create(); em_model->setClustersNumber(N); em_model->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_SPHERICAL); em_model->setTermCriteria(TermCriteria(TermCr
EM算法C++实现
02-21
EM算法C++实现
opencv EM
04-09 1569
void myEM(int clusterNum, vectorsamplesPtVec, int cov_mat_type, vector &LabelsVec,Mat &mean,vector &varMatVec) { int nsamplesNum = samplesPtVec.size(); Mat samples( nsamplesNum, 2, CV_32FC1 );
OpenCV4.1.1版本的EM算法实现
weixin_37709708的博客
11-04 911
看了《模式识别与机器学习》，希望能够将其中的一些概念性较强的内容加以实现，来加强和巩固自己的理解 EM算法——《模式识别与机器学习 第九章》 潜在变量的引入：使得复杂的概率分布可以有简单的分量组成。观测变量上的复杂的边缘概率分布可以通过观察变量与与潜在变量组成的扩展空间上的更加便于计算的联合概率分布来表示 EM算法——期望最大化：寻找带有潜在变量的模型的最⼤似然估计的⼀个⼀般的⽅法是期望最⼤化（...
opencv3/C++ 机器学习-EM算法/Expectation Maximization
akadiao的博客
03-05 2802
EM算法/Expectation Maximization EM算法包含两步：E，求期望（Expectation），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望；M，求极大（Maximization），利用E 步上求得的隐藏变量的期望，对参数模型进行最大似然估计。所得参数估计值用于下个E步的计算，重复至收敛。 期望最大化/EM算法以具有一定数量混合物的高斯混合分布的形式估计多变量概率密度函...
opencv2.4.9中期望最大(EM)算法理解
CHIERYU的专栏
11-24 2934
简介 首先，明确问题。假如，我需要了解成都这个城市所有人口的身高情况，如果我是万能的上帝（其实不信上帝），只要告诉我某个人的生成八字我就可以知道ta的身高，但可惜我不是，如果还是想知道这个城市中任何人的身高，就只有采用统计推断的办法了，假设我知道整个城市所有人的身高分布（总体分布）情况，给定一个人的其他情况，我就能大概推断出ta的身高了，如何才能知道总体分布，不可能将所有人的分布都统计下
【opencv】示例-em.cpp 使用OpenCV库通过EM（期望最大化）算法对模拟生成的二维数据进行聚类...
cxyhjl的博客
04-09 414
这段C++代码使用了OpenCV库，通过EM（期望最大化）算法对模拟生成的二维数据进行聚类。首先，它会生成含有指定数量（在此代码中为N个）的聚类的二维随机样本，然后用EM算法对这些样本点进行训练，以得到每个点的聚类标签。接着，代码遍历图像中的每一个像素点，使用训练好的EM模型来预测该点的聚类标签，并根据这个标签在图像上画出对应的颜色。最后，所有的样本点都会按它们的聚类标签在图像上用相应颜色标出，然...
em算法的java实现,OPENCV EM算法详解和JAVA实现
weixin_39776787的博客
03-13 265
1EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。2EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类(输入样本数据，输出样本数据的标注)。3优点：EM算法简...
opencv EM算法 源码解读
911的专栏
06-30 1967
在看源码qian /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // // By down
Opencv2.4.9源码分析——Expectation Maximization
赵春江的专栏
09-02 5540
一、原理   期望极大算法（EM，Expectation Maximization）是一种能够得到极大似然参数估计的迭代方法。虽然EM算法在不同的领域被更早的提出，但它是由Dempster等人于1977年被正式命名并给出解释。 对于一个除了拥有未知参数和可观测变量外，还包含隐含变量的统计模型来说，是无法用极大似然方法直接得到参数的，这是因为我们不能像极大似然法那样，同时对未知参数和隐含变量求
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