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摘要：
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posted @ 2017-03-28 17:33 JHJ_BABY 阅读(554) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年3月28日 #
2017年3月27日 #
CUDA cufftPlanMany的用法_31通道32*8像素的FFT
摘要：
CUDA8.0版本+VS2013的编译环境 再谈FFT： 1、库利-图基提出的基于蝶形算法的FFT，当变换的序列数量是2^n个那么变换速度很快；所以再用FFT是经常需要判断需要变换点的数量，不是2^n个则需要补0凑齐。 2、做FFt分析时，幅值的大小与FFT选择的点数相关，但不影响分析的结果，在IF 阅读全文
posted @ 2017-03-27 16:34 JHJ_BABY 阅读(1704) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年3月14日 #
2-KNN(K最邻近算法)
摘要：
KNN基本思想： 1、事先存在已经分类好的样本数据（如分别在A类、B类、C类等） 2、计算待分类的数据（叫做新数据）与所有样本数据的距离 3、选择K个与新数据距离最近的的样本，并统计这K个样本所属的分类（如K=10，其中有3个为A，3个为B，4个为C） 4、将新数据归属于这K个样本中出现频率最高的那 阅读全文
posted @ 2017-03-14 20:27 JHJ_BABY 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年3月7日 #
Cmake
摘要：
Cmake主要作用是将程序源码编译成封装好的DLL、lib、exe等文件。 Cmake 利用openCV的资源文件，可以编译出相应dll\lib文件的源码，这样可以方便我们在想调用dll文件内函数时，不掉用该dll，而是转而include该函数的源码，进入该函数源码进行分析逐句分析。 新建一个CMa 阅读全文
posted @ 2017-03-07 20:44 JHJ_BABY 阅读(141) 评论(0) 推荐(0) 编辑
1、K-means
摘要：
k-means（K均值） 1、无监督聚类算法 2、K 分成K类 3、分类准则：使得样本与各类中心之间的误差平方和最小 经典K-means算法步骤： a.随机取K个种子点。b、然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点Pi离种子点Si最近，那么Pi属于Si点群。c、接下来，我们要移动种子点到属于 阅读全文
posted @ 2017-03-07 14:03 JHJ_BABY 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年3月6日 #
核函数
摘要：
核函数 1、核函数的作用 低维度数据集不可分类，可将其映射到高维空间进行分类，映射的过程可以通过核函数来实现！ 2、常见核函数 线性核（Linear Kernel） 多项式核（Polynomial Kernel） 径向基核函数（Radial Basis Function） 也叫高斯核（Gaussia 阅读全文
posted @ 2017-03-06 14:53 JHJ_BABY 阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年2月15日 #
Opencv打开摄像头，读不到图像，一般来说先读取第一帧，舍弃，然后就正常了
摘要：
舍弃第一帧的程序： cap >> img; cv::waitKey(100); if (cvWaitKey(5) == 27) break; cap >> img; 阅读全文
posted @ 2017-02-15 17:26 JHJ_BABY 阅读(594) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年11月26日 #
二维图像频谱中的两点表示什么
摘要：
冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。 傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。同样, 傅立叶变换使我们能通 阅读全文
posted @ 2016-11-26 22:32 JHJ_BABY 阅读(698) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年11月17日 #
学习小波变换与傅里叶变换
摘要：
1、两种变换都是摆弄基；傅里叶变换是将f(x)用不同的正弦、余弦函数来表示 2、傅里叶用的是正弦波，是一种能量无限的波；小波分析是用的一种能量集中地波，能量有限 3、每种小波都是有其父小波和母小波经过拉伸、平移等形成的 4、小波信号对于一维、高维信号的表示都很好，但是傅里叶变换对于突变信号和高维的非 阅读全文
posted @ 2016-11-17 17:18 JHJ_BABY 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2016年8月16日 #