- 博客(12)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Python实现HSV提取纯色区域计算轮廓
HSV分别指的是色相/饱和度/明度,对于黑色和白色的H都为0，在项目中有个小任务是快速计算出衣长，当时实验的服装都为纯色T袖，于是就想到使用HSV来提取出服装的颜色区域进而画出服装的最小轮廓求得衣长。
2022-09-19 00:19:14
1576
原创 Python实现傅里叶变换提取图像高频区域（边缘）
最近在项目里需要用到傅里叶变换获取图像的高频区域（边缘），之前在csdn上看到一篇关于使用圆形滤波器的，使用效果并不好，图像提取高频信息后的图像在纯色区域有和明显的振铃效应，之后看到了这篇高质量的文章-- ，记录下来当做自己的笔记。使用高斯滤波器过滤频率信息振铃效应（在时域中使用矩形函数的滤波器会导致在频域中的涟波，其原因就如同Sinc滤波器(在频域中为矩形函数)在时域中产生的涟波一样；在这两个例子中，矩形函数的傅立叶变换就是Sinc函数）消退。
2022-09-19 00:17:42
5764
原创 Python实现Canny算子
在之前的复现中犯了一个明显的错误，将梯度方向做了处理（四个方向），最好的处理方-处理成4个区间（0-45,45-90,09-135,135-180）用插值的方式进行梯度比较，插值的大小根据角度不同取权重乘以两个相邻像素。Canny算子是提取图像边缘的经典算法，在之前的基础学习过程中写过关于canny的python代码，最近的项目中需要用到才发现当初学的有所缺陷。
2022-09-19 00:13:36
2082
原创 Python实现直方图均衡化
作用：直方图均衡化是一种有效的图像增强技术，原始图像在灰度分布上可能集中在较窄的区间，造成图像不够清晰。采用直方图均衡化可以将原始图像的直方图变换为均匀分布，这样增加了像素之间的灰度值差别，从而达到增强图像整体对比度的效果。
2022-09-19 00:08:57
8836
原创 Python实现硬间隔SVM、软间隔SVM
SVM：从类别上理解可以将SVM分为硬间隔SVM(hard-margin SVM)、软间隔SVM(soft-margin SVM)、核SVM。个人理解：在数据线性可分的前提下，硬间隔SVM是找到离分类平面较近的支持向量，再由支持向量找到最优超平面将数据进行分类。软间隔SVM是为了在线性不可分的数据中适用，对每个样本点引入一个松弛变量，即在约束条件中增加一个惩罚项。核技巧能够让svm从普通的特征空间映射到高纬空间，从而使得线性不可分的数据在高纬空间中可分。硬间隔SVM可以转化为一个凸优化问题，并调用cvxop
2022-09-18 19:21:43
1445
原创 贝叶斯分类器（手写数字识别）
在手写数字识别中，0-9出现的先验概率为1/10，每张图片大小为32x32，转换为一个包含784个特征向量的一纬向量，计算每类中，784个特征向量出现的概率即为类条件概率。后验概率是在测试样本时使用。已知样本的先验概率，特征向量的类条件概率。就可以测试出测试集中的样本处于被归为某类的概率。类条件概率：每类中的样本取得某个具体特征向量的概率 P(x,wi)后验概率：样本取得某个具体特征向量时属于每类的概率 P(wi,x)先验概率：每类样本的出现的概率。
2022-09-18 16:55:08
1820
1
原创 Kmeans聚类（手写数字识别）
Kmeans算法原理：在给定K个初始聚类中心点的情况下，（1）把数据中的每个样本分到离其最近的聚类中心所代表的类中。（2）分类完后计算从新每个类的中心点（取平均值），然后进行迭代从新第（1）步和第（2）步。直到类中心点的变化很小，或者达到指定迭代次数。Python中在sklearn库有KMeans函数可调用。我实现的是直接调用，数据集在模板匹配算法中给出。
2022-09-18 16:45:26
1816
原创 感知机算法实现二分类和多分类（手写数字Minist）
1、从Minist测试集中抽取1000张训练图片（前5000），200张测试图片（后5000），对应的数字是[8,4],同时将label转化为[1,-1]2.2、更新权值w(这里是一张一张图片进行计算，并不是每次计算都会更新权值，只有当yi*（w*x+b）...
2022-08-16 13:55:02
2526
原创 模板匹配算法（手写数字识别）
模板匹配是图像处理的一个基础算法，在图像A中寻找到与图像B（模板）最相似的区域，opencv有相应的函数调用 cv.matchTemplate（img,template,参数）。模板是已知的、带标签的，将未知的样本和所有模板进行匹配，计算相似度。相似度如何计算呢，我们的研究对象是图像，可以计算图像和模板特征向量之间的距离（欧式距离）。研一的课程结束了，抓住暑假最后的尾巴，将模式识别与机器学习课程上的作业整理出来，当做是一次复习。作业要求为：使用模板匹配对手写数字，和车牌数字进行识别。...
2022-08-15 20:20:56
3908
2
原创 OpenCV使用切片方式裁剪目标区域并保存
从标注的数据（一个Images文件，以及对应Annotations文件）中裁剪出目标区域，并将目标区域图片保存在同一个文件夹里。
2022-07-25 22:12:04
2748
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人