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摘要: 待续 阅读全文
posted @ 2019-10-28 14:39 osbreak 阅读(563) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 证件照背景替换 K-Means 背景融合 – 高斯模糊 遮罩层生成 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat mat_to_samples(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = 阅读全文
posted @ 2019-10-28 13:36 osbreak 阅读(961) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 待续 阅读全文
posted @ 2019-10-28 11:12 osbreak 阅读(188) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 分水岭分割方法原理 (3种) - 基于浸泡理论的分水岭分割方法 (距离) - 基于连通图的方法 - 基于距离变换的方法 图像形态学操作: - 腐蚀与膨胀 - 开闭操作 分水岭算法运用 - 分割粘连对象,实现形态学操作与对象计数 - 图像分割 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using nam 阅读全文
posted @ 2019-10-25 15:12 osbreak 阅读(1013) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GMM方法概述:基于高斯混合模型期望最大化。 高斯混合模型 (GMM) 高斯分布与概率密度分布 - PDF 初始化 初始化EM模型: Ptr em_model = EM::create(); em_model->setClustersNumber(numCluster); em_model->setCovarianceMatrixTyp... 阅读全文
posted @ 2019-10-25 13:47 osbreak 阅读(1027) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/vcprojects/images/toux.jpg"); if (src.empty()) { print 阅读全文
posted @ 2019-10-25 13:42 osbreak 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: KMeans方法概述 1. 无监督学习方法 2. 分类问题,输入分类数目,初始化中心位置 3. 硬分类方法,以距离度量 4. 迭代分类为聚类 //---------- //迭代算法的终止准则 //---------- TermCriteria( int type, //type=TermCriteria::... 阅读全文
posted @ 2019-10-25 11:06 osbreak 阅读(747) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: opencv_traincascade 是一个新程序,使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。 这二者主要的区别是 opencv_traincascade 支持 Haar 和 LBP 两种特征,现在已经发展到可以支持hog特征,并易于增加其他的特征。 与Haar特征相比,LBP特征是整数特征,因此训练和检测过程都会比Haar特征快几倍。 LBP和Haar特征用于检测的准确率,是依... 阅读全文
posted @ 2019-10-22 11:35 osbreak 阅读(1255) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: opencv_createsamples.exe 用来生成正样本vec的,用来准备训练用的正样本数据和测试数据。他的输出为以 *.vec 为扩展名的文件,该文件以二进制方式存储图像。 Usage: opencv_createsamples.exe [-info ] //就是跟存放正样本图片目录位置相同的描述文件的路径,可用txt,dat等格式保存,每一行的内容为:xxx.jpg ... 阅读全文
posted @ 2019-10-21 11:22 osbreak 阅读(1968) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 视频流抓取人脸和眼睛 阅读全文
posted @ 2019-10-18 16:59 osbreak 阅读(287) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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