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RSS订阅原创 CV学习：传统（机器学习）目标检测——HOG+SVM检测器
HOG特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子，是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的，它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构建特征。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用到图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
2023-08-05 22:37:39
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原创 CV学习：传统（机器学习）目标检测——Haar级联检测器
传统目标分类器主要包括Viola Jones Detector、HOG Detector、DPM Detector，本文主要介绍VJ检测器，最常用的VJ检测器就是Haar级联检测器。
2023-08-05 22:12:48
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原创 CV学习：目标检测简述
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
2023-08-05 21:30:15
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原创 CV学习：机器学习基础知识
维基百科中对机器学习是这样定义的：机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。又名方向梯度直方图特征，是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
2023-08-05 21:19:24
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原创 CV学习：传统（机器学习）图像识别（分类）
本文代码全部可运行，笔者运行环境：python3.7+pycharm+opencv4.6。此文是学习记录，记录实现图像识别所需知识，对各知识点并不做深入探究，但笔者提供了相关链接以便读者进行深入学习。传统图像识别技术是指利用机器学习进行特征提取与图像分类。图像识别的过程包括信息获取、预处理、特征提取、图像分类。
2023-08-04 14:15:20
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原创 CV学习：图像识别简述
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
2023-08-04 13:24:00
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原创 CV学习：OpenCv快速入门(python版)
本文代码全部可运行，笔者运行环境：python3.7+pycharm+opencv4.6。此文是学习记录，记录opencv的入门知识，对各知识点并不做深入探究。文章的目的是让阅读者在极短的时间达到入门水平。OpenCV是一个（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
2023-08-02 20:15:46
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空空如也
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