Harris角點檢測的思想是通過圖像的局部的小窗口觀察圖像,角點的特征是窗口沿任意方向移動都會導(dǎo)致圖像灰度的明顯變化,如下圖所示: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-06-03 |傳智教育 |Harris角點檢測
在拼圖時,我們要尋找一些唯一的特征,這些特征要適于被跟蹤,容易被比較。我們在一副圖像中搜索這樣的特征,找到它們,而且也能在其他圖像中找到這些特征,然后再把它們拼接到一起。我們的這些能力都是天生的。 那這些特征是什么呢?我們希望這些特征也能被計算機理解。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-06-03 |傳智教育 |圖像角點特征
在OpenCV中我們要獲取一個視頻,需要創(chuàng)建一個VideoCapture對象,指定你要讀取的視頻文件: 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-05-27 |傳智教育 |OpenCV讀取視頻文件
OpenCV基于C++實現(xiàn),同時提供python, Ruby, Matlab等語言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,結(jié)合了OpenCV C++ API和Python語言的最佳特性。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-05-26 |傳智教育 |OpenCV安裝教程
OpenCV圖像的加法可以使用OpenCV的cv.add()函數(shù)把兩幅圖像相加,或者可以簡單地通過numpy操作添加兩個圖像,如res = img1 + img2。兩個圖像應(yīng)該具有相同的大小和類型,或者第二個圖像可以是標(biāo)量值。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-05-26 |傳智教育 |OpenCV圖片相加和混合
在概率統(tǒng)計理論中,如果變量序列或者其他隨機變量有相同的概率分布,并且互相獨立,那么這些隨機變量是獨立同分布。在西瓜書中解釋是:輸入空間中的所有樣本服從一個隱含未知的分布,訓(xùn)練數(shù)據(jù)所有樣本都是獨立地從這個分布上采樣而得。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-05-13 |傳智教育 |獨立同分布IID
明確問題是進行機器學(xué)習(xí)的第一步。機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程通常都是一件非常耗時的事情,胡亂嘗試時間成本是非常高的。這里的抽象成數(shù)學(xué)問題,指的明確我們可以獲得什么樣的數(shù)據(jù),抽象出的問題,是一個分類還是回歸或者是聚類的問題。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-05-13 |傳智教育 |完整機器學(xué)習(xí)項目
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)(也稱為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)【Deep Structured Learning】、層次學(xué)習(xí)【Hierarchical Learning】或者是深度機器學(xué)習(xí)【Deep Machine Learning】)是一類算法集合,是機器學(xué)習(xí)的一個分支。 查看全文>>
人工智能技術(shù)資訊2021-05-10 |傳智教育 |什么是深度學(xué)習(xí)