SVM识别时间问题 [问题点数:300分]

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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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银牌 2019年5月 总版技术专家分月排行榜第二
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铜牌 2019年4月 总版技术专家分月排行榜第三
2019年3月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2019年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2019年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2019年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2019年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2018年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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2018年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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2017年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2012年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
车辆识别(特征提取+svm分类器)
以下为udacity的SDCND的一个项目 ps:这里使用的是用opencv进行特征提取+<em>svm</em>分类器的方法实现物体检测,是在深度学习流行前比较经典的实现方法   项目描述: 使用openCV提取图片特征,训练<em>svm</em>分类器,分类车辆与非车辆。用训练好的模型<em>识别</em>汽车前置摄像头记录视频中的车辆。 代码github地址:yang1688899/CarND-Vehicle-Detection ...
SVM 省份识别
matlab使用图像检索精度或者说是图像查准率计算出后面的检索精度
SVM+HOG识别数字
想实现一个SVM分类器,在网上找了好久,都不能编译,心态要崩了,下楼去跑了一会儿步,才恢复过来。最后找到了一个博客,实现成功了。 根据网上的教程,我复现了一遍,详见该博客https://blog.csdn.net/wf15725243865/article/details/80894132 这期间,我遇到了几个很蠢的问题。 1.一个项目下我编写了多个main函数,当然出错啦 2.别人博客上...
支持向量机(SVM)实现MNIST手写体数字识别
一、SVM算法简述 支持向量机即Support Vector Machine,简称SVM。一听这个名字,就有眩晕的感觉。支持(Support)、向量(Vector)、机器(Machine),这三个毫无关联的词,硬生生地凑在了一起。从修辞的角度,这个合成词最终落脚到”Machine”上,还以为是一种牛X的机器呢?实际上,它是一种算法,是效果最好的分类算法之一。  SVM是最大间隔分类器,它能很好地...
支持向量机SVM—鸢尾花识别
SVM—鸢尾花<em>识别</em>;SVM—鸢尾花<em>识别</em>;SVM—鸢尾花<em>识别</em>。
SVM应用实例:药品(胶囊)识别与分类
SVM应用实例:药品(胶囊)<em>识别</em>与分类 SVM应用实例:药品(胶囊)<em>识别</em>与分类 SVM应用实例:药品(胶囊)<em>识别</em>与分类 SVM应用实例:药品(胶囊)<em>识别</em>与分类
用SVM识别手写体案例
from sklearn import datasets from sklearn import <em>svm</em> iris=datasets.load_iris() digits=datasets.load_digits() #选择SVM模型 <em>svm</em>_classifier=<em>svm</em>.SVC(gamma=0.0001,C=100) #手动划分训练集,测试集 n_test=100#测试数量 train_x=d...
SVM对文字识别的简单使用
【原文:http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/27/2789767.html】 预备知识 下面两个都不是必备知识,但是如果你想了解更多内容,可参考这两篇文章。 OpenCV 2.4+ C++ SVM介绍 OpenCV 2.4+ C++ SVM线性不可分处理 SVM划分的意义 到此,我们已经对SVM有一定的了
SVM识别手写数字
支持向量机在2012年以前,SVM被认为机器学习中近十几年最成功表现最好的。SVM算法起源于感知机模型,感知机模型只可解决线性可分的数据集分类问题(线性可分:正负样本点集的凸包彼此不交)支持向量机可以应用于统计分类和回归分析。SVM分类:(1)线性可分SVM(2)线性不可分SVM(3)非线性SVM。例子:<em>识别</em>手写数字import matplotlib.pyplot as plt# Import d...
svm简单使用之数字识别
<em>svm</em>的使用还是很简单的,不用重复造轮子。<em>svm</em>可直接引用的库还是挺丰富的,比如下面两个: LIBSVM是台湾大学林智仁,支持C、Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、Labview、php等数十种语言 Scikit-Learn是用Python开发的机器学习库. (svc, linersvc, nusvc, svr, nusvr,  liner...
Scikit-Learn学习笔记——SVM应用:人脸识别
SVM应用——人脸<em>识别</em> #下载数据 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) print(faces.target_names) print(faces.images.shape) #输出结果 ['Ariel Sharon' 'Colin P...
SVM分类---识别舰船和飞机
转载自: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 http://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/49874001 SVM介绍 SVM网上已经有说的非常好的,有浅显易懂的也有从最基础的公式上一步步推导的,参考大神July的这篇关于SVM的博客,希望深入了
基于OpenCV的 SVM算法实现数字识别(四)---代码实现
三、基于SVM算法实现手写数字<em>识别</em> 作为一个工科生,而非数学专业的学生,我们研究一个算法,是要将它用于实际领域的。下面给出基于OpenCV3.0的SVM算法手写数字<em>识别</em>程序源码(参考http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188)程序略有改动。 本部分将基于OpenCV实现简单的数字<em>识别</em>,待<em>识别</em>图像如下图所示,通过以下几个步骤实
SVM实现手写数字识别
SVM简介    知乎上的一个回答我认为是史上最NB最形象的SVM含义解释,想看介绍戳这里(里面的第一个回答),再看看百科就能知道个大概了。开发环境    Windows10 + VS2013 + Qt580 + OpenCV300主要代码    利用opencv-SVM算法和Mnist数据集封装成一个单例模式的数字<em>识别</em>检测器。DigitsDetector.h#ifndef DIGITSDETEC...
基于SVM的手写字体识别(Python版本)
这是一份基于支持向量机(SVM)的手写字体<em>识别</em>源代码(Python版本),目前只支持二分类<em>识别</em>。实现了快速SMO算法。
机器学习SVM--基于手写字体识别
手写字体optdigits<em>识别</em>:每一行代表一个手写字体图像,最大值为16,大小64,然后最后一列为该图片的标签值。import numpy as np from sklearn import <em>svm</em> import matplotlib.colors import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.metrics ...
我的第一个svm程序:手写字识别
之前学过<em>svm</em>相关知识,基本原理不算复杂,今天做了一个手写字<em>识别</em>程序,总算验证了<em>svm</em>的效果。 因为只是验证效果,实现上原则是简单,使用python + lib<em>svm</em> + PIL(python image library)。这部分工作花了一些时间: PIL: http://www.pythonware.com/products/pil/ 下载源码包,解压之后运行:python setup.
python利用SVM做手写体识别
from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() print digits.data.shape from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(di
基于SVM的语音情感识别系统
通过对语音数据进行特征提取,运用SVM<em>识别</em>算法,实现语音信号的6种情感的<em>识别</em>。语料库选自CASIA汉语情感语料库,特征集选取基因频率、时长、共振峰、MFCC等。
【SVM理论到实践4】基于OpenCv中的SVM的手写体数字识别
//由于本人每天时间非常紧张,所以博客仅供各位参考,里面的代码都是运行过的,直接可以运行 本章的学习目标:      1)手写体数字<em>识别</em>数据库MNIST      2)基于SVM训练的具体步骤   1)手写体数字<em>识别</em>数据库MNIST MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)是一个大型的手写体数字<em>识别</em>数据库,广泛
基于SVM的语音情感识别系统设计
基于SVM的语音情感<em>识别</em>系统设计 目录 基于SVM的语音情感<em>识别</em>系统设计 1 引言 2 情感语音信号的采集 3. 特征参数 §3.1 基音频率参数 §3.3 能量参数 4 语音情感的<em>识别</em> §4.1 采用高斯分布模型的分类 §4.2 SVM分类器的原理 §4.3 数据分析及整理 ...
opencv——基于SVM的数字识别(3)
前两篇文章写了基于两种特征提取的SVM数字<em>识别</em> https://blog.csdn.net/weixin_41721222/article/details/84953788 https://blog.csdn.net/weixin_41721222/article/details/84978343 这篇文章主要是关于模型评估,即<em>识别</em>数字的正确率   下面代码是opencv3  c++ ...
使用opencv的SVM实现车牌区域识别
一、前言 本文仅仅演示使用opencv2.4.6中已经定义好的SVM函数实现对车牌区域正负样本的训练,然后使用训练好的SVM模型对测试样本进行预测。 二、所使用的正负样本 首先我将一系列图片进行图像预处理、分割等一系列步骤,这部分内容可以参看《深入理解opencv 使用计算机视觉项目解析》,这样从中挑选出100个正样本(车牌区域)和70个负样本(非车牌区域),大小均为144*33,分
基于SVM的猫咪图片识别
基于SVM的猫咪图片<em>识别</em>器 一、实验介绍 1.1 实验内容 SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习分类算法。本课程使用HOG+SVM算法和OpenCV实现一个图片分类器,通过自己训练分类器,达到可以判断任意图片是否是猫咪的效果。 1.2 实验知识点 HOG+SVM分类器的基本原理OpenCV处理图片训练分类器,以得到适合自己项目的分类器Python文件操作 1
MINIST+SVM+MATLAB手写体识别
本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB,可用来进行手写体<em>识别</em>的训练和<em>识别</em>,并判断准确率,同时文档给出了使用说明和附带训练数据,happy hacking!
机器学习实战之基于svm的手写汉字识别代码
机器学习实战之基于<em>svm</em>的手写数组<em>识别</em>代码 首先介绍一下我们用到的数据,我们有3000张关于10个汉字图片,每个字约300张。图片下载地址在下面。 具体过程 1、读取图像数据,统一尺寸为1414,转化3通道的RGB图片为一通道的灰度图,并将8位256色的图片转化为4位16色的图片,再将二维1414数组拉伸为一维196的。读取全部图片和标签放入数组中,打乱数组。 2、划分数据集,5/6为测试集,1/...
新手详细教程:python3基于SVM识别学校登录页面验证码
零、准备工作1、python3+2、工具:pycharm3、模块:os、sklearn、urllib.request、numpy、pandas、PIL(建议下载anaconda)4、一颗对输入验证码感到厌烦的心一、批量得到验证码图片import urllib.request def download(n): for i in range(1, n+1): img_src =...
利用SVM(支持向量机)和MNIST库在OpenCV环境下实现手写数字0~9的识别
图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! 图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! 图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! SVM是一种有机监督的机器学习方式,什么叫有监督?就是机器在学习时,有先验知识~SVM...
opencv 基于SVM的几何形状识别
很多时候,findcontours之后,得到一个封闭的几何形状,如果知道是圆,那就想办法参数化表达圆,如果知道是矩形,相应的想办法参数化表达矩形。当我们开发好简单的直线或者圆的参数化表达算法后,会发现,如何知道是圆还是直线,成为一个迫切需要解决的问题。       本文博文利用SVM实现几何形状的<em>识别</em>。目前只支持cirlce rectangle triangle cross四种。了解其中的原理和
SVM与ANN实现OCR字符识别
SVM -支持向量机原理与实践之实践篇 前言 最近太忙,这几天还是抽空完成实践篇,毕竟所有理论都是为实践服务的,上一篇花了很大篇幅从小白的角度详细的分析了SVM支持向量积的原理,当然还有很多内容没有涉及到,例如支持向量回归,不敏感损失函数等内容,但是也不妨碍我们用支持向量机去实现一个分类系统,因为有了对前面说讲述知识的一定的了解,就可以很好的为我们这一篇的实践内容服务。 实验内容和目标 下
Hog SVM 车辆识别
HOG SVM 车辆检测  近期需要对卡口车辆的车脸进行检测,首先选用一个常规的检测方法即是hog特征与SVM,Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人检测的方法,并且取的了不错的<em>识别</em>效果。在人脸检测方面目前主流的方法,先不考虑复杂的深度学习,大多采用Haar和Adaboost的手段来实现。我接下来将会用着两种方法来实现对卡口的车辆检测。   首先引出 Hog特征,Hog特征是梯度
SVM识别验证码
先上代码,原理稍候再补 # -*- coding: utf-8 -* __author__ = 'eple' from <em>svm</em>util import * from PIL import Image from numpy import * import os import string def getFeatures(path): features = [] im = array
Opencv2利用svm训练自己图片进行数字识别
了解SVM:https://www.jianshu.com/p/61849d554001 1、获取样本,对自己的样本分类命名,可搜索批量命名方式进行批量命名。 注意样本分辨率保持一致 2、获取训练图像并贴上标签 样本示例: 代码讲解: void get_0(Mat&amp;amp; trainingImages, vector&amp;lt;int&amp;gt;&amp;amp; trainingLabe...
初识SVM(验证码识别
之前读了一堆关于SVM的论文,最近终于开始用opencv的SVM来实战了,事实证明果然不能停留于理论,真正实践又花了一定时间,把自己的历程记录如下:首先来看一下我的main函数:int main() { Mat data_mat, res_mat; Mat res; vector img_path; vector img_catg;
SVM手写数字的识别---python
SVM手写数字的<em>识别</em>---python 1、SVM手写数字<em>识别</em> <em>识别</em>步骤: (1)样本图像的准备。 (2)图像尺寸标准化:将图像大小都标准化为8*8大小。 (3)读取未知样本图像,提取图像特征,生成图像特征组。 (4)将未知测试样本图像特征组送入SVM进行测试,将测试的结果输出。 <em>识别</em>代码: #!/usr/bin/env python import numpy as np
基于SVM的手写体识别
基于SVM的手写体<em>识别</em>,对十种数字的手写体准确分类
验证码识别svm
0x00 <em>识别</em>涉及技术 验证码<em>识别</em>涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。 验证码图像处理 验证码图像<em>识别</em>技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。 读取图片图片降噪图片切割图像文本输出 验证字符<em>识别</em> 验证码内的字符<em>识别</em>主要以机器学习的分类算法
机器学习之用Hog+Svm人脸检测、交通标志和字符识别等(初学者)
首先声明,这里主要用<em>svm</em>进行一个简单的二分类,最后得到结果,我们把正样本设为1,负样本设为0。 这里只是一个简单的介绍,后面会有相关详细介绍的链接,个人认为比较好的,对我们比较有帮助的链接,有兴趣的可以去看看。当然,本文对初学者有点帮助,也特别欢迎大神来拍! 训练样本时候问题: 我在训练的时候,用了各种样本,总结了一点自己的经验。如果要是用Haar特征训练时,正负样本大概比至少为1:10时候
基于SVM+HOG的手写体数字识别
本文是对下面这篇文章的一些略微详细的解释。。。OpenCV Hog+SVM 学习最近在学习数字<em>识别</em>,搜索资料的时候,发现了这篇文章。文章很久了,是2013年发的,那时候我才刚上大学。。。。。用的是HOG+SVM来进行手写体数字<em>识别</em>。现在都是用神经网络来进行手写体的<em>识别</em>。但是老的方法有些时候还是很好用的。这篇文章写得很详细了,我在参考这篇文章复现这个小工程的时候遇到了一些问题,主要记录一下这些问题。...
opencv使用SVM实现图像分类识别
opencv使用SVM实现图像分类<em>识别</em>,代码已测试通过,能帮助我们更好理解SVM和opencv编程的使用。
Python3.5+sklearn 使用SVM自动识别字母验证码
最近正在研究人工智能,为了加深对算法的理解,决定写个自动设别验证码的程序。看了看网上的demo,大部分都是python2的写法,而且验证码的<em>识别</em>都是用的数字做例子,那我就写个基于python3字母<em>识别</em>的程序,不过一路写下来碰到不少坑,大家感兴趣的话可以慢慢看。      图片<em>识别</em>有几个比较大的步骤是必须完成的: 1、有大量的验证码图片作为样本 2、图片要进行处理  流程是:灰度化==》二值
opencv svm 识别自己写的手写数字
int main() {     Mat src, gray,medblurImg,threImg;     Mat structElem,eroImg,dilateImg,cannyImg;     src = imread(&quot;test.jpg&quot;);     cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);     medianBlur(gray, medblurImg, 3)...
基于opencv3.4和SVM的手写数字识别
  本文将使用opencv3.4和SVM<em>识别</em>手写数字,开发环境为vs2013和C++。 数据集   opencv安装文件夹的 “samples/data” 下预置了一张手写数字的图片,其包含了5000个 0至9 的手写数字,每个数字大小为20*20, 只需相应的格式进行分割就可得到相应的数据集。先在选定的文件夹里新建10个文件夹,分别以0至9命名,方便存放图片。以下是...
手写数字识别(二)----SVM 实现Mnist-image 手写数字图像识别
前言前两天利用kNN实现了手写数字的<em>识别</em>,数据不是很多,训练数据1934个,测试数据946个。这两天把Mnist-image的手写数字数据down了下来,利用SVM进行<em>识别</em>一下。Mnist-image的手写数字数据有7万的图像数据(6万训练数据+1万测试数据),每个图像数据为 20px * 20px。
svm 手写数字识别 MNIST数据集
利用SVM(支持向量机)和MNIST库在OpenCV环境下实现手写数字0~9的<em>识别</em>https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/52160225
SVM学习笔记(二)----手写数字识别
SVM学习笔记(二) 引言 人类视觉系统是世界上众多的奇迹之一。看看下面的手写数字序列: 大多数人毫不费力就能够认出这些数字为504192。如果尝试让计算机程序来<em>识别</em>诸如上面的数字,就会明显感受到视觉模式<em>识别</em>的困难。关于我们<em>识别</em>形状——–“9顶上有一个圈,右下方则是一条竖线”这样的简单直觉,实际上算法很难轻易表达出来。 SVM分类算法以另一个角度来考虑问题。其思路是获取大量的手
SVM图像识别 含源码
需要源码的可以联系我 QQ 1752744377@qq.com 支持向量机图像<em>识别</em> 一 实验目的 掌握利用支持向量机进行图像<em>识别</em>的基本方法,通过实验加深对基本概念的理解 二 实验原理 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地<em>识别</em>任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,...
第二个机器学习算法:基于SVM的猫咪图片识别
一、知识点补充:from glob import * import cv2OpenCV中文教程:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.htmlOpenCV官网:https://opencv.org/Python OpenCV官网教程:https://docs.opencv.org/3.0-beta...
opencv——基于SVM的数字识别(2)
上篇文章我们用的特征是训练样本的所有像素点值,虽然方便但不准确。 这篇文章主要介绍用SVM+HOG特征对数字进行<em>识别</em>。 详细请看上篇文章,它们主要区别在于训练样本HOG特征的提取,其他基本一样,所以我直接附上代码。 下面代码是opencv3和C++ 可以根据自己需要修改训练样本类别,数目,尺寸。oss的训练样本路径,src的检测图片路径。 #include &amp;lt;stdio.h&amp;g...
基于SVM的道路检测算法
使用图像的HSV颜色特征和LBP纹理特征,基于SVM实现了道路检测算法,具有一定的学习意义,代码是MATLAB实现的
利用opencv的hog+svm实现细胞识别分类器
利用opencv的hog+<em>svm</em>实现细胞<em>识别</em>分类器   图像处理中的细胞<em>识别</em>和人脸<em>识别</em>可以这样来类比,图像中的一张张人脸就是一个个细胞。 模式<em>识别</em>的关键在于样本库的选取,<em>识别</em>率也只能在和样本库比较接近的环境下才能保证。主要工作是三部分一是特征提取,二是样本库的训练train,三是目标检测detect。 一.特征提取 特征提取采用的是HOG特征即HOG描述子,该特征在行人检测中效果非常好。
SVM的手写字体识别
利用支持向量机算法进行手写字体<em>识别</em>利用支持向量机算法进行手写字体<em>识别</em>。。。。。。
基于SVM的分类识别 opencv3.1.0
//#include //#include //#include //#include #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/ml.hpp" #include "utils/Multiple
opencv基于SVM的几何形状识别
实现基于SVM的几何形状<em>识别</em>,开发环境vs2013+opencv2.4.13,包含所有代码,以及训练样本,下载后可直接运行。详细可参考博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/52472125
SVM验证码识别,提供源程序下载。
做爬虫已经有半年时间了,感觉已经踏入了这个行业的门槛了,要想做到更好还要花大量的时间去提升自己。在做爬虫的时候相信大家肯定会遇到验证码的问题,那么爬虫的时候遇到了验证码该怎么办?目前最简单的办法就是打码平台,打码平台这里就不多说了,但是打码平台也有缺点呢,比如,收费,并不是实时,可能会有几秒或者几十秒的等待时间等,这些都会影响到爬虫的效率问题。那么有没有不收费,而且速度又快呢?答案是肯定的,小编今天
SVM用于手写数字识别
SVM用于手写数字<em>识别</em>
SVM实践之MINST手写数字识别:训练及测试程序
转自:https://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/73477860?locationNum=5&amp;amp;amp;fps=1 0. 开发环境 最近机器学习随着AI人工智能的兴起越来越火,博主想找一些ML的库来练手。突然想起之前在看Opencv的doc...
基于SVM的手写字体识别
基于SVM的手写字体<em>识别</em>
【OpenCV3】HOG+SVM目标识别
SVM,即支持向量机,在结合相关特征描述子之后,在目标<em>识别</em>,如行人<em>识别</em>、汽车<em>识别</em>、人脸<em>识别</em>等领域中有着重要应用。opencv中提供了HOG特征描述子,这种特征提供支持SVM的接口。这不再进行原理性的介绍,直接介绍如何使用opencv进行SVM+HOG训练和检测。   1、<em>svm</em>+hog训练   #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;fstrea...
opencv——基于SVM的数字识别(1)
关于SVM的原理有很多优秀的视频和资料,这里我主要说下利用SVM对数字<em>识别</em>的具体应用 首先,需要有数字的训练样本 https://download.csdn.net/download/weixin_41721222/10784418 把0-9文件夹放入模版匹配样本之中,自己可修改。   核心思路: 1:获取一张训练图片后会将图片特征写入到容器中,紧接着会将标签写入另一个容器中,...
OPENCV中使用SVM训练并识别车牌的初步应用
opencv的CvSVM的实现基于lib<em>svm</em>,lib<em>svm</em>是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授写的一个世界知名的<em>svm</em>库(可能算是目前业界使用率最高的一个库)。<em>svm</em>的perdict方法的输入是待预测数据的特征,也称之为features。在这里,我们输入的特征是图像全部的像素。由于<em>svm</em>要求输入的特征应该是一个向量,而Mat是与图像宽高对应的矩阵,因此在输入前我们需要使用reshap
Python机器学习的简单验证码识别(基于SVM)
验证码<em>识别</em>是一个适合入门机器学习的项目,本人经过几天学习,做了一套验证码<em>识别</em>,分享给大家: 这一批验证码较为简单,是基本的数字,没有字母,有字母方法一样 就是建立训练库的时候麻烦点. 首先我们有以下这几个主要的库: import urllib.request import pytesseract from PIL import Image import time import cv2 i...
基于SVM与人工神经网络的车牌识别系统
最近研究了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和人工神经网络(Artifical Neural Network,ANN)等模式<em>识别</em>理论,结合一些书籍和网上的资料,将两种思想运用到车辆的车牌<em>识别</em>算法中。车辆<em>识别</em>结合了多种图像处理技术,如视频监控、图像检测、图像分割和光学字符<em>识别</em>。
matlab svm MNIST 手写数字识别
使用lib<em>svm</em> 实现MNIST数据库手写数字<em>识别</em>,正确率98.14. 包含matlab程序,lib<em>svm</em>库,以及60000张训练数据10000张测试数据
OpenCV机器学习:Android上利用SVM实现手写体数字识别
这篇博客是之前那篇在win7上用OpenCV的SVM分类器做[MNIST手写数字<em>识别</em>](https://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/73477860)的后续。用MNIST数据集做SVM训练和测试的细节可以移步那篇博客进行了解。
SVM - 手写数字识别
1. 流程 收集数据:此处使用给定的文本文件 准备数据:基于二值图像构造数据 分析数据:对图像向量进行目测 训练算法:采用三种不同的方法,不同的参数 线性分类器 二次多项式核函数 径向基核函数 测试并计算错误率 2. 实验本实验使用的训练数据如下图所示,为若干个手写的 0 和 9 的数字图像。本实验使用的测试数据如下图所示,为若干个手写的 0 和 9 的数字图像。实验的主函数如下所示:% 功能:演
一次不太成功的项目实战:HOG特征+SVM实现交通标志的检测
本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。本文中的所有代码都可以在我的github主页上下载:https://github.com/ZhouJiaHuan。由于能力有限,本文的检测思路很简单,主要是用来自己练习编程用,也顺便发布出来供需要的人参考。博客或代码中遇到的任何问题,欢迎指出,希望能相互学习。废话不多说了,下面就来一步步介绍我的检测过程。 数据集 数据集都是...
HOG+SVM实现数字识别
在OpenCV3.4.1上使用hog+<em>svm</em>实现了数字<em>识别</em>,提供了检测与训练部分,训练已经训练,可以直接运行。
SVM情绪识别
一、硬件环境开发情绪<em>识别</em>系统时的硬件环境配置:联想E40笔记本,操纵系统windows764位操作系统,i5处理器,4G内存,双显卡AMD Radeon™ R5 M330和Intel HD Graphics 5500(推荐使用NVIDIA的显卡进行加速)二、安装VS2015 Community 版本。按照教程进行安装,Visual Studio各版本下载网址https://docs.microso...
matlab 使用libsvm工具箱进行手写数字识别
上一篇讲到如何在matlab中添加lib<em>svm</em>工具箱,<em>svm</em>的理论就不做介绍了,接下来进行手写数字<em>识别</em>,本文使用<em>svm</em>进行0、1手写数字二分类,多分类情况与其类似。 1、<em>识别</em>过程 下载mnist手写数字图像集,分别选取其中的0、1的500张作为训练数据,另外的100张作为测试数据,程序如下:clear;clc;% train train_fileName='F:\MATLAB\R2014a\wo
基于SVM的数据分类预測——意大利葡萄酒种类识别
update:把程序源代码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699 2015.6.24 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
基于SVM和KNN的手写数字的识别(分类)——小试牛刀篇
数据下载地址:http://download.csdn.net/detail/zhulf0804/9719836 这里采用的是k近邻算法(KNN)实现的手写数字<em>识别</em>。 python实现代码: # -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np def img2vector(filename, label): #图像数据转为向量
车牌识别-字符识别(HOG+SVM)
车牌<em>识别</em>-字符<em>识别</em>算法<em>识别</em>架构 实用HOG+SVM算法实现,结合MATLAB进行验证,该算法具有百分之90以上的<em>识别</em>率,具有非常强的实用价值。
【机器学习 sklearn】手写数字识别 SVM
"D:\Program Files\Python27\python.exe" D:/PycharmProjects/sklearn/SVM.py (1797L, 64L) [[ 0. 0. 5. ..., 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. ..., 10. 0. 0.] [ 0. 0. 0. ..., 16. 9. 0.]
基于MFCC和SVM的说话人性别识别matlab代码(含16个语音文件)
本项目建立了一个小的语音库(8男8女),编写mfcc函数提取出语音的mfcc特征,然后利用<em>svm</em>进行训练和测试,实现性别<em>识别</em>,并创建gui进行功能展示,正确率为93.75%。本代码功能尚比较简单,有待继续完善。
(二)用 svm 识别手写体数字图片
一、解决问题手写体数字<em>识别</em>二、代码分析1、加载数据from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() digits.data.shape2、数据分割from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test =
字符识别新思路——svm训练(象棋,数字)
https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/68067098
基于SVM的脑电信号识别
时常我们能看到科幻中读取他人意念的场景,让人感觉很玄幻。那么现代科技真的可以做到这一点么?答案是在特定情况下可以以一个比较高的准确率<em>识别</em>人的想法。别担心,不是大街上随随便便注视着你就可以<em>识别</em>出来的,是通过对脑电信号的分析,使用小波变换和支持向量机的现代科学方法,在指定的几种类别中<em>识别</em>出你想的具体是哪一例。 首先选定十二个类别的图片,包括动物、花、交通工具等...
SVM+MFCC在0-9单词识别应用示例
一、要求 1.数据是16KHz采样的,需要降采样到8KHz后使用。 2.考虑选择12维MFCC+12维其差分共24维作为提取的特征 4.训练及<em>识别</em>,分别给出训练集和测试集的<em>识别</em>率。 5.任选一种<em>识别</em>方法(BP/RBF/GMM/DHMM/SVM/ADABOOST)实现<em>识别</em>任务。 6.能够读出和所提供数据库完全一样格式的数据,并给出<em>识别</em>结果显示,包括每一个数字的<em>识别</em>率和最终的平均<em>识别</em>率。
基于SIFT+Kmeans+SVM的场景识别,参数需注意的问题(Matlab实现)
1.试验目的: 实现20类的建筑图片分类。 2.实现方法及正确率: 可参见本人上传的资源,论文中有详细介绍。 用深度学习的方法来做,正确率虽然高,但是训练的时候,对硬件要求高啊~没条件不会玩的只能abandon了。流程图如下: 3.参数需注意的问题 (1)图片的预处理 原图像素太大时,往往需要压缩。这里建议不要过分的压缩。这样才能尽可能的多的保
HOG+SVM行人检测, 车标识别
1opencv学习笔记(七)SVM+HOG 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像<em>识别</em>中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,H...
opencv3+ hog+svm前车识别,代码里有acfdetection的,但是效果不好
hog+<em>svm</em>前车检测
opencv(三):HOG+SVM实现手写字符识别
前言 利用HOG特征和SVM分类实现手写字符<em>识别</em>。
SVM 判别车牌 实例 -- python
样本准备 准备三个文件夹 postdata 正样本 negdata 负样本 testdata 测试样本 所有样本 统一处理为灰度,尺寸 140*30 postdata: 准备了500个正样本 negdata:准备了500个负样本 testdata:准备了20个测试样本,车牌图片命名开头为1,非车牌开头0 用于读取标签计算准确率 训练模型 准备训练集 ...
Python下使用LibSVM语音进行情感识别
使用MEC2017 Gale数据库进行预测,<em>识别</em>率只有可怜的35.2192%,估计会被老板骂死,接下来好好调参吧。   import sys sys.path.append('C:\Program Files\lib<em>svm</em>-3.16\python') from <em>svm</em>util import * train_label,train_pixel = <em>svm</em>_read_problem(r'C:\U...
基于SVM的车牌识别.rar
使用OpenCV的SVM分类器进行车牌的<em>识别</em>
OpenCV机器学习:SVM分类器实现MNIST手写数字识别
0. 开发环境 最近机器学习随着AI人工智能的兴起越来越火,博主想找一些ML的库来练手。突然想起之前在看Opencv的doc时发现有ML的component,于是心血来潮就开始写代码试试。话不多说,直接进正题。 以下我的开发环境配置: -Windows7 -Visual Studio2015 -OpenCV3.2 1. MNIST手写数据库 我们选用鼎鼎大名的MNIST手写库作为...
NN/Average_Darkness/SVM:手写数字图片识别(本地数据集50000张训练集图片+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness、SVM、NN各自的准确率
NN/Average_Darkness/SVM:手写数字图片<em>识别</em>(本地数据集50000张训练集图片+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness、SVM、NN各自的准确率   数据集下载以及展示         在上图中右侧显示了一张数字1的图片,而右侧显示了这个图片所对应的像素矩阵,MNIST数据集提供了4个下载文件。      对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~...
图像车牌识别-SVM分类器的构建(字符识别部分)
车牌<em>识别</em>系统<em>识别</em>部分采用了SVM分类器,训练一定数量的样本,构建了一个SVM分类器,实现车牌汉字和字母,以及数字的<em>识别</em>。 SVMSVM是支持向量机(Support Vector Machine)的简称,对于解决小样本、非线性、高维的模式<em>识别</em>问题有很多特有的优势。 简单地讲呢,SVM分类算法的实质就是在样本的特征空间中找到一个最优的超平面,使这个超平面离所有的类的样本的距离最小者最大化。 如
基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
wine数据来自于UCI数据库,记录的是意大利同一地区3中不同品种的葡萄酒13中化学成分含量,以期通过科学的方法,达到自动分类葡萄酒的目的。
SVM手写字符识别小程序
该程序是基于opencv3.1写的,自己的训练样本图片,图片大小都是32X32,主要思路是利用灰度图在行和列方向上的投影得到的64(32+32)个标签进行数据分类 主函数如下: #include"LetterDet.h" int main() { image_read(); image_SVMClassify(); cv::waitKey(); return 0; } 对应的头
翠绿叶监考安排系统6.0下载
翠绿叶监考安排系统6.0 http://www.clyit.cn/ 需安装.NET Framework 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cs6954/2057148?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cs6954/2057148?utm_source=bbsseo[/url]
很实用的ICO图标开发者的福音到了下载
很实用的ICO图标开发者的福音到了,VB程序开发者可以用到,要转换请下载ICO转换软件。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fy108/2080228?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fy108/2080228?utm_source=bbsseo[/url]
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清华大学历年传播学考研真题,对考研学生很有用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/bishenghui/2198224?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bishenghui/2198224?utm_source=bbsseo[/url]
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