PCL_使用LCCP进行点云分割

上一篇讲了超体聚类，也就是把点云按照颜色和空间位置进行有意义的分割，将其分割成小块，分割之后看起来还是很乱，但是基于聚类之后的结果2014年CVPR上有人基于这个聚类结果提出了利用凹凸性进行物体分割的方法，这个方法好的一点是不想我之前提到过的一个点云分割的框架需要进行训练，用SVM分类然后再利用模型进行分割，这个算法可以进行直接分割，且分割效果也很不错。        具体原理可以参考http:

点云库的使用及SVM的分类原理

本为会提供一些点云库的使用，以及SVM的原理及去噪功能

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

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

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...

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.

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

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!

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

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。

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...

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>。

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

【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

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

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;

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

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...

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对简单验证码的识别

在科大上学已经半年多了，在研一下的这个学期里，有太多的英语课，科大的英语课有很大一部分是需要进行预约的，预约后去EPC(English Practice Center)学习。每次在电脑上查询在哪个屋上课甚是麻烦，于是打算做一个android手机小应用来方便的查询预约课程信息以及对课程进行评价。当然最后也要加入一些其他的功能，比如课表，成绩，研究生新闻的查看。         不论是研究生系统还是

机器学习之svm---车牌识别

目标团队 承接嵌入式linux软硬件开发、机器视觉 图像处理、网络流等项目微信号：hgz1173136060本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器， 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果。一、简单介绍与opencv的使用什么是支持向量机(SVM)?支持向量机 (SVM) 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空...

基于SVM的猫咪图片识别器

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

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

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...

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...

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...

基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

matlab程序，基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类<em>识别</em>，里面一个.m文件，一个.mat数据集，直接可以使用。

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...

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

[机器学习]机器学习笔记整理09- 基于SVM图像识别

前言前面介绍了SVM的基本概念和一般操作步骤,若如不理解请参考: [机器学习]机器学习笔记整理08- SVM算法原理及实现 下面来介绍一下,利用SVM进行图像<em>识别</em>.图像<em>识别</em>人脸<em>识别</em>是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘，在sklearn中看到了人脸<em>识别</em>的example，代码网址如下： http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applicat

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分类器的手写数字识别

实现数字<em>识别</em>，基于opencv2.3，首先读取训练样本，经过提取HOG特征，用SVM训练出分类器，保存分类器，进行预测<em>识别</em>。

SVM用于手写数字识别

SVM用于手写数字<em>识别</em>

SVM算法——实现手写数字识别(Sklearn实现)

1、Sklearn.<em>svm</em>学习       数据集下载：trainingDigits训练集下载 ， testDigits测试集下载       详细数据介绍参看：KNN算法实现手写数字<em>识别</em> 2、代码实现  # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from os import listdir from sklearn.<em>svm</em> import SV...

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

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

利用OpenCV，通过SVM识别图像中图形链码，完成图形识别。

本人菜鸟一个，未学习过模式<em>识别</em>、计算机等学科，贻笑大方之处恳请谅解。这是自己学习中利用OpenCV，通过SVM<em>识别</em>图像中图形链码，完成图形<em>识别</em>的小程序，特分享一下。

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

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。

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

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。...

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 =...

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

SVM在手写体数字识别应用举例

from sklearn import datasetsimport numpyfrom numpy import *from sklearn import <em>svm</em> print ('''加载数据集''')digits = datasets.load_digits() # 例如在digits数据集中，digits.data是可以用来分类数字样本的特征print(digits.data,&quot;type(d...

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...

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

第二个机器学习算法：基于SVM的猫咪图片识别器

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...

基于SVM的手写字体识别

基于SVM的手写字体<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...

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。

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

opencv3/C++ 机器学习-SVM应用实例：药品（胶囊）识别与分类

问题描述： 现对6种不同颜色药品（胶囊）分别进行图像采集，并进行类别标注（0-5）。如图所示（文末附有图像源文件链接）： 现使用胶囊的RGB通道的均值作为特征，利用SVM建立分类器模型并进行训练，然后利用训练好的模型，在多个样本混合的图像中将各类样本标记出位置并<em>识别</em>出其所属类别。 具体详细处理过程见代码及注释。 示例代码： #include #include #include

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...

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。

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，...

Opencv之HOG特征与SVM相结合的人体检测

Hi洛基又回来了，最近正在学习计算机视觉和机器学习，这两门课程都要求做课程设计，于是我想到了这个一举两得（偷懒- -）的题目。 首先来说说图像处理领域的HOG特征： HOG（histogram of oriented gradient） 是用于目标检测的特征描述子，由Navneet Dalal和Bill Triggs于05年在CVPR首次提出，是用于静态图像或视频行人检测的实用

OpenCV自学笔记17. 基于SVM和神经网络的车牌识别（一）

基于SVM和神经网络的车牌<em>识别</em>（一） 本系列文章参考自《深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析》仅作学习用途 图像预处理 本篇用到的测试图片为： Step1. 首先，读入并显示图像，代码如下： string in = &quot;images/2715DTZ.jpg&quot;; Mat image = imread(in, IMREAD_GRAYSCALE); // IMREAD_GRAYSCAL

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性别识别及HOG特征原理浅析

HOG特征原理主要参考http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365651 HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog

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>。

svm颜色分类

文件包括测试图片和<em>svm</em>颜色分类的cpp文件，我用的是vs2013+opencv3.4.1版本，有两张测试图片。其中训练集数据采取的是test.png。

基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码

基于SVM(支持向量机) 的人脸<em>识别</em> matlab 代码 基于SVM(支持向量机) 的人脸<em>识别</em> matlab 代码

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。

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

OpneCV——svm数字识别

几经波折,终于把基于opencv下的<em>svm</em>数字<em>识别</em>做出来了… 需要代码的请加QQ490346270详聊 这里感谢两篇很重要的博客.. http://blog.csdn.net/ni_guang2010/article/details/53069579 http://blog.csdn.net/qq_28306361/article/details/53705227#reply 因为本人是...

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...

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

使用opencv的SVM和神经网络实现车牌识别

一、前言 本文参考自《深入理解Opencv 实用计算机视觉项目解析》中的自动车牌<em>识别</em>项目，并对其中的方法理解后，再进行实践。深刻认识到实际上要完成车牌区域准确定位、车牌区域中字符的准确分割，字符准确<em>识别</em>这一系列步骤的困难。所以最后的<em>识别</em>效果也是有待进一步提高。 二、程序流程 程序流程如下所示： 相应的main函数ruxia  #include "carID_Detection.h

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 Python版学习笔记（八）字符识别-分类器（SVM，KNearest，RTrees，Boost，MLP）

OpenCV提供了几种分类器，例程里通过字符<em>识别</em>来进行说明的 1、支持向量机（SVM）：给定训练样本，支持向量机建立一个超平面作为决策平面，使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化。 函数原型：训练原型 cv2.SVM.train(trainData, responses[, varIdx[, sampleIdx[, params]]])                    其中

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。

采用SVM和神经网络的车牌识别

 【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/11617875】 书名：《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》 由于添加了一个*号，显示乱码，不晓得怎么回事，为了不耽误大家看可以下载word版本的翻译：http://download.c

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>。。。。。。

SVM+HOG行人识别算法的matlab实现

本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用Matlab现有库，其余皆为自己编写的程序，由于预选框采用变尺度滑动，所以运行会比较慢，请谅解。

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

pca+svm手写数字识别

在上一篇博客里讲到在matlab中使用lib<em>svm</em><em>识别</em>手写数字，<em>识别</em>精度不高，一是<em>svm</em>的参数没有设置好，二是在提取图像特征时，直接将图像展开为一行，没有做任何处理，导致其训练速度和<em>识别</em>精度都不够好，本文采用pca算法提取图像特征，然后再用<em>svm</em>进行分类。 主要分为两步： 1、pca特征提取 pca主成份分析，主要用来进行人脸<em>识别</em>，具体原理介绍可以参考这篇博客http://blog.codin

MATLAB自动识别MNIST手写数字数据库

1.MNIST手写数字数据库 数据库由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建有一个手写数字数据库，训练库有60,000张手写数字图像，测试库有10,000张。 请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

机器学习课程个人期末报告——基于SVM的人脸表情识别

问题描述       根据面部表情显示的情绪对人物图像进行分类。数据集       有 35887 张人脸灰度图像的数据，每张图像分辨率48*48，像素点数据存放在csv文件中，图像的表情由数字0~6表示(0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral)。少量数据的可视化处理：      将csv文件中pixels...

【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.]

利用hog+svm（梯度方向直方图和支持向量机）实现物体检测

最近利用hog+<em>svm</em>做了一个物体检测的小程序，可以先给大家看看实验的结果。从照片中，检测出以任意姿态摆放在任意位置的公仔。 插入图片 其实吧，网上关于hog和<em>svm</em>的教程和书籍也非常多。但是很少有那种让初学者或者不太了解相关内容的人一看就懂的文章或是博客。反正我是看了好多的博客，文章，又找了程序动手做，才能大概理解程序的具体运行过程。所以，我这次重点做一下查漏补缺的工作，我把别人文章里经常会

Matlab实现HOG+SVM图像分类

转载自：http://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/70908064，版权归原作者所有。 我训练的图像在磁盘上位置如下，包含5个类别，省去了前人制作txt存储图像路径的过程： 测试图像分布为： 作者的代码写的非常工整，值得学习，尤其是利用了imageDatastore这种存储格式，使用起来

SVM分类---识别舰船和飞机

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，希望深入了解的可以看看这篇讲的非常好。一、线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（十二）--SVM（广义）：大间隔

在学习之前，先说一些题外话，由于博主学习模式<em>识别</em>没多久，所以可能对许多问题还没有深入的认识和正确的理解，如有不妥，还望海涵，另请各路前辈不吝赐教。        好啦，我们开始学习吧。。        同样假设有样本集： 由于线性不可分，所以 不会对每一个样本都满足，就是说肯定会有一些小于1的样本，对于这些样本我们怎么办呢，想象一下，如果我们在不等式两边同时加上一个正数，是不是总会让它不小于

利用支持向量机（SVM）做手写数字识别

# 从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。 from sklearn.datasets import load_digits # 从通过数据加载器获得手写体数字的数码图像数据并储存在digits变量中。 digits = load_digits() # 检视数据规模和特征维度。 digits.data.shape 结果输出(1797, 64) # 从sklearn.

HOG+SVM手势识别可运行程序，识别车

HOG+SVM手势<em>识别</em>可运行程序，<em>识别</em>车。编译时要把opencv设置好。核心程序C++，不是采用opencv

数据挖掘之数据处理——SVM神经网络的数据分类预测-意大利葡萄酒种类识别

************* 使用的工具：Matlab 分类器：SVM ************* 1、案例背景： 在葡萄酒制造业中,对于葡萄酒的分类具有很大意义,因为这涉及到不同种类的葡萄酒的存放以及出售价格,采用SVM做为分类器可以有效预测相关葡萄酒的种类,从UCI数据库中得到wine数据记录的是在意大利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析,数据里含有178

Opencv2.4.12 SVM手写数字识别示例

程序测试环境 VS2013+Opencv2.4.12 遍历文件夹下所有手写数字图片 处理后压如堆栈 最后用SVM进行分类<em>识别</em>

MNIST库对应的BMP图+SVM实现手写字符识别程序

资源是MNIST库里面的6万张训练图加1万张测试图，已经将二进制文件转换为对应的BMP图片，同时将图片对应的标签用txt的形式存储了起来，里面还有基于OPENCV的SVM方法实现的手写字符<em>识别</em>程序，程序跑一遍大概要花一个小时，要耐心等待哦！

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