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RSS订阅原创 openCV之connectedComponents()计算二值图像的连通域标记图像
int cv::connectedComponents(InputArray image,OutputArray labels,int connectivity,int ltype,int ccltype)功能：该函数用以计算二值图像的连通域标记图像说明：对于4-连通或者8-连通图像，返回N（即所有标签的数目[0 N-1],其中0表示背景的标签），Itype指定了输出...
2019-06-12 16:47:38
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原创 openCV之drawContours()绘制轮廓函数
void cv::drawContours(InputOutputArray image,InputArrayOfArrays contours,int contourIdx,const Scalar & color,int thickness = 1,int lineType = LINE_8,InputArray hierarchy = noArray()...
2019-06-12 16:41:30
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原创 openCV之approxPolyDP()多边拟合函数
void cv::approxPolyDP(InputArray curve,OutputArray approxCurve,double epsilon,bool closed)功能：该函数是以指定的精度逼近一条多边形曲线说明：该函数是用一条具有较少顶点的曲线/多边形去逼近另一条具有较多顶点的曲线或多边形，并且它们之间的距离小于等于指定的精度，其中算法采用Douglas-...
2019-06-12 16:32:37
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原创 浅谈SVM（六）
五、SMO 算法 1、简要介绍 \quad时序最小优化（SMO: Sequential Minimal Optimization）是一种可以快速解决 SVM 中二次规划（QP）问题的简单算法。它的好处有两点：一是不需要额外的矩阵存储，二是不需要对二次规划问题进行数值求解。 \quad与之前的一些算法不同，SMO 算法每一步都是解决一个最小规模的优化问题，对于标准的 SVM QP 问题，最小规
2017-05-03 10:35:54
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原创 浅谈SVM（五）
四、使用松弛变量处理 outliers 方法 \quad之前我们假定，数据是线性可分的，亦即可以找到一个可行的超平面将数据完全分开。后来为了处理非线性数据，使用 Kernel 函数的方法对原来的线性 SVM 进行了推广，使得非线性的情况也能处理。虽然通过映射 Φ(.)\Phi(.) 将原始数据映射到高维空间之后，能够线性分隔的概率大大增加，但是对于某些情况还是很难处理。 \quad例如可能并不是
2017-05-03 08:24:15
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原创 浅谈SVM（四）
三、非线性 SVM 1、引子 \quad为了将线性 SVM 拓展到非线性 SVM,我们对线性 SVM 进行简单地分析，首先就是关于我们的超平面，对于一个数据点 xx 进行分类，其实就是通过把 xx 带入到 f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+b 中算出结果，然后根据其正负号来进行类别划分的。而在前面的推导中我们得到 w=∑ni=1αiyixiw=\sum_{i=1}^n \alpha_iy
2017-05-02 10:52:33
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原创 附录1 对偶问题的补充说明
\quad在SVM算法中，我们提到了对偶问题，对偶问题的这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而且对于所有带约束的优化问题都是适用的，是优化理论中的一个重要部分，一般来说，对于任意一个带约束的优化问题都可以写成这样的形式： minf0(x)s.t.fi(x)≤0,i=1,2,...,mhi(x)=0,i=1,2,...,p\begin{array}{}min f_0(x) \\s.t. \\
2017-04-26 11:40:25
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原创 浅谈SVM（三）
4、从原始问题到对偶问题 \quad上面说我们的问题可以用现成的优化包来进行求解，为什么我们还要把原始问题转化为对偶问题呢？原因主要有两点：一者对偶问题往往更容易求解；二者可以自然地引入核函数，进而推广到非线性分类问题。 \quad首先来介绍一下 LagrangeLagrange 对偶性，通过给每个约束条件加上一个 LagrangeLagrange 乘子来定义 LagrangeLagrange
2017-04-26 09:40:43
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原创 浅谈SVM（二）
二、线性SVM1、 重新审视 LogisticLogistic 回归 \quadLogisticLogistic 回归目的是从特征中学习出一个 0/10/1 分类模型，而这个模型是将特征的线性组合作为自变量，由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷。因此，使用 LogisticLogistic 函数（或称作 sigmoidsigmoid 函数）将自变量映射到 (0,1)(0,1) 上，映射后的值被认为
2017-04-25 10:42:43
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原创 浅谈SVM（一）
一、SVM简介：专业介绍：（1）支持向量机（Support Vector Machine）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。（2）支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度
2017-04-25 08:52:25
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空空如也
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