摘要：
k-means聚类算法原理简介 概要 K-means算法是最普及的聚类算法，也是一个比较简单的聚类算法。 算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，同时，k-means算法也是一种无监督学习。 算法思想 k-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步 阅读全文
摘要：
Googlenet模型进行图像分类 有三个文件需要下载： 第一个是caffe模型，第二个是整个网络的描述文件，第三个是1000种分类对应的名称表 主要的API有以下： 1.blobFromImage函数； 2.reshape（）方法； 一、作用：常使用在对矩阵的处理上 二、函数特点：reshape函 阅读全文
摘要：
一、批处理描述文件负样本图片名字，并保存到一个TXT文件中 负样本需要的描述文件是一个TXT文件 ，描述的是所有负样本的具体路径，如图所示： 制作方法如下： 1.在负样本的文件夹中新建一个记事本命名为TXT_creat.txt，内容如下： @echo off dir/s/b *.*>H:\casca 阅读全文
摘要：
Haar与LBP分类器对象识别： 一、Haar特征： Haar和LBP特征原理及实现在前面的博文中讲的很详细这里就不再赘述。 Haar特征原理及实现：https://www.cnblogs.com/Jack-Elvis/p/11640931.html https://www.cnblogs.com/ 阅读全文
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ofstream是从内存到硬盘，ifstream是从硬盘到内存，其实所谓的流缓冲就是内存空间在C++中， 有一个stream这个类，所有的I/O都以这个“流”类为基础的，包括我们要认识的文件I/O. 一、stream这个类有两个重要的运算符： 1、插入器(<<) 向流输出数据。比如说系统有一个默认的 阅读全文
摘要：
1.从文件中读取视频： 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char** argv) { 阅读全文
摘要：
平面对象的匹配与识别： 在日常生活中，我们接触的照片经常会因为角度或者方向的问题，而导致图像中的文字倾斜或者角度偏转。 透视变换（Perspective Transformation）可以将图片进行校正。也可以通过透视变换进行图像的平面识别； 主要是两个API： 代码演示： 1 #include < 阅读全文
摘要：
BF特征点匹配原理： 暴力匹配 （段匹配） 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using names 阅读全文
摘要：
像素积分图计算： 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 6 int main(int argc, char** argv) { 7 Mat src = imread("L:/5. 阅读全文