摘要：
功能如标题，之所以这么做是有的时候文件数目较多，一个一个复制太复杂了，代码如下： 阅读全文
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核心思想：简单的统计距离目标点最近的K个节点里数目最多的标签赋予目标点(给定已经标注好类别的训练集，然后对测试集中的样本进行分类)； 步骤： 总结：距离度量、K值选取、分类决策规则 （1）距离度量： （2）K值选取： 涉及到近似误差和估计误差： （1）K值越大，近似误差越大，而估计误差越小； （1） 阅读全文
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这里实现的是从一段视频中每10帧读取第10帧图片，代码如下： 注意的是，对于cv2库的VideoCapture函数，如果之前使用的是Pip 安装的opencv的python库，则没有安装FFmPeg，会导致无法正常打开视频，需要按下面步骤进行操作： 参考链接：http://blog.csdn.net 阅读全文
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注意，在sublime中可以选择使用空格还是tap进行缩进， 可以宰这里面进行选择： 如果选择了使用tap符进行缩进，再用空格进行缩进，就会报undinent（没有缩进的错误），也可以这样判断，如果有缩进的话，每句前面就是一条横线，如下： 如果，没有缩进就是一串点，如下： 就是这样，不要犯这种低级错 阅读全文
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好记性不如烂笔头 为sublime3添加python编译系统，这里使用的anonconda2中的python.exe（即python2.7版本） 步骤： （1）打开sublime，打开“工具->编译系统->新编译系统” （2）输入： （3）保存为相应的build文件，保存到“D:\sublime\S 阅读全文
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非极大值抑制算法(nms) 1. 算法原理 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I[i- 阅读全文
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boost是一个准标准库，相当于STL的延续和扩充，它的设计理念和STL比较接近，都是利用泛型让复用达到最大化。不过对比STL，boost更加实用。STL集中在算法部分，而boost包含了不少工具类，可以完成比较具体的工作。 boost主要包含一下几个大类：字符串及文本处理、容器、迭代子(Itera 阅读全文
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转载链接：http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/56049205 阅读全文
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《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》 论文主要的三个贡献： （1） 揭示了检测和对齐之间的内在联系； （2） 提出了三个CNN级联的网络结构； （3） 提出了一种对于 阅读全文
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《You Only Look once:Unified,Real-Time Object Dectection》 以前的图像检测网络其实都是在分类网络的基础上进行修改，而YoLo是将检测问题切切实实地当作一个回归问题进行研究（它将bounding box回归和类别概率分开）因此这样的一个端到端的网络 阅读全文