hog参数详解第40页

9月16日计算机视觉基础学习笔记——认识机器视觉

Week1homework1、基本操作2、滤波二、从图像处理到计算机视觉1、反色变换2、Gamma变换3、直方图&直方图均衡化三、计算机视觉的两个步骤1、提取特征feature2、决策函数四、图像描述子1、HOG

Ashen_0nee·2022-11-20 13:06

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

1.你也可能是这种修改前test_prediction=svc.predict(hog_features.reshape)修改后test_prediction=svc.predict(hog_features.reshape

Gunther17·2022-11-20 11:28

pd.read_csv参数详解

pd.read_csv参数详解转自：pandas.read_csv参数详解-李旭sam-博客园参数：filepath_or_buffer:str，pathlib。

愚末语·2022-11-20 10:01

svm python实现手写字_OpenCV-Python 使用OCR手写数据集运行SVM | 五十六

这次我们将使用定向梯度直方图(HOG)作为特征向量。在这里，在找到HOG之前，我们使用其二阶矩对图像进行偏斜校正。因此，我们首先定义一个函数deskew()，该函数获取一个数字图像并将其校正。

weixin_39871649·2022-11-20 10:53

opencv python 基于SVM的手写体识别

这次我们将使用方向梯度直方图（HOG）作为特征向量。

weixin_33777877·2022-11-20 10:23

OpenCV50:使用SVM完成OCR手写体识别

使用SVM进行手写体OCR识别目标在本章中，将学习：使用SVM算法实现手写体OCR识别手写体OCR识别在KNN中，直接使用像素强度作为特征向量；在SVM中，将使用方向梯度直方图（HOG）作为特征向量。

uncle_ll·2022-11-20 10:22

OpenCV-Python官方教程-30- 支持向量机(support vector machines, SVM）

这次我们要使用方向梯度直方图HistogramofOrientedGradients（HOG）作为特征向量。

骚火棍·2022-11-20 10:04

QT_串口操作

2.获取基本的串口信息（端口号，波特率，数据位，停止位，校验位，流控位）3.在没有串口的条件下使用虚拟串口工具，串口调试助手4.对传来的信息进行解析5.对传来的数据进行显示理论：引用文章（链接）：串口参数详解

轩宇^_^·2022-11-20 08:31

参数详解：yolov7模型训练部分（train.py）

yolov7代码仓库：GitHub-WongKinYiu/yolov7:Implementationofpaper-YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors本人认为yolov7有三个重要的配置文件第一个是cfg→training下面的yolov7配置文件具体见本人写的博客yol

把爱留给SCI·2022-11-20 06:55

Mencoder MPlayer 参数详解

MPlayer(1)电影播放器MPlayer(1)D>0>mplayer-影视播放器mencoder-影视编解码器B>8>mplayer[选项][文件|URL|播放列表|-]mplayer[选项]文件1[分选项][文件2][分选项]mplayer[选项]{文件和选项组}[组专用的分选项]mplayer[dvd|dvdnav]://[标题|[开始标题]-结束标题][/设备][选项]mplayervc

scoliver·2022-11-20 03:52

支持向量机之SVR 用法与参数详解 python

1.概念：针对二分类问题，寻求最优超平面SVM：使到超平面最近的样本点的“距离”最大SVR：使到超平面最远的样本点的“距离”最小。SVR回归的优势：容忍偏离传统的回归方法当且仅当回归f(x)完全等于y时才认为是预测正确，需计算其损失；而支持向量回归(SVR)则认为只要是f(x)与y偏离程度不要太大，既可认为预测正确，不用计算损失。eg：支持向量回归表示只要在虚线内部的值都可认为是预测正确，只要计算

HaileeRPIJNU·2022-11-20 03:27

PC-Lint error messages

Kevin-Guo·2022-11-20 02:55

【目标检测】YOLOv3手动实现Pytorch代码全流程详解 RCNN、YOLO系列

目标检测可划分为3个发展阶段：传统的目标检测区域选择：滑动窗口特征提取：Harr、SIFT、HOG等特

不佛·2022-11-20 01:16

OpenCV-Python ＜七＞级联分类器

OpenCV中，提供了三种级联分类器---Haar级联分类器，Hog特征和LBP算法的级联分类器。

New_Tank·2022-11-20 01:14

C++-Cmake指令：cmake_minimum_required

参数详解VERSION：指明后面的参数为版本号，

u013250861·2022-11-20 00:01

基于正交投影的实时三维人体姿态估计

入选论文解读：基于正交投影的实时三维人体姿态估计本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ECCV2022的论文FasterVoxelPose:Real-time3DHumanPoseEstimationbyOrthographicProjection

Vertira·2022-11-20 00:17

吴恩达深度学习笔记——结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）

深度学习笔记导航前言传送门结构化机器学习项目（MachineLearningStrategy）机器学习策略概述正交化（orthogonalization）评价指标数字评估指标的单一性满足指标与优化指标数据集划分数据集区分数据集划分比例什么时候改变指标

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-19 23:32

PyTorch之BN核心参数详解

PyTorch之BN核心参数详解原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/qoatssaffine初始化时修改affine设为True时，BatchNorm层才会学习参数

有为少年·2022-11-19 23:09

OFT-Orthographic Feature Transform

1.主要工作：引入了正交特征变换（OFT），它将基于透视图像的特征映射到正交鸟瞰图中，使用积分图像有效地实现快速平均池化。描述了一种用于从单眼RGB图像预测3D边界框的深度学习架构。2.相关工作：绝大多数3D对象检测方法都采用2D目标检测中两阶段目标检测的思路，部分原因是难以从3D空间中的固定大小区域映射到图像空间中的可变大小区域。本文利用OFT变换克服了这一限制，能够实现单级架构的所谓速度和精度

財鸟·2022-11-19 20:50

OFT论文解读

OFT是2018年的一篇单目3D检测的文章《OrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection》文章引入正交法特征变换，通过将基于图像的特征映射到正交法三维空间

思绪零乱成海·2022-11-19 20:16

论文精读《OFT: Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection》

OFT:OrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection文章目录OFT:OrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection

zyw2002·2022-11-19 19:08

AlexNet结构参数详解

2012年ImageNet图像分类大赛冠军AlexNet网络结构解析一、AlexNet1.AlexNet结构简介AlexNet层数变多了，LeNet5不加输入层共7层，不严格讲它已经有11层了。AlexNet有八个带权层，前五个是卷积层，剩下三层是全连接层。第一个卷积层利用96个大小为11X11X3、步长为4个像素的核，对大小为224X224X3的输入图像进行卷积。第二个卷积层接收第一个卷积层输出

Zkaisen·2022-11-19 14:15

opencv-python学习【5】几何变换

interpolation插值方式4.示例二.翻转1.相关函数2.示例三.仿射1.相关函数2.常见仿射示例(1).平移(2).旋转(3).平行四边形仿射四.透视1.相关函数2.示例五.重映射1.相关函数参数详解

Acewh·2022-11-19 14:21

支持向量机SVM：使用sklearn+python

代码参考了别人的代码(http://ihoge.cn/2018/SVWSVC.html)，增加了保存模型和打印信息。这个例子主要是演示3种不同的核函数（线性核，高斯核和多项式核）的用法。

yuanlulu·2022-11-19 12:14

python中cv2.putText参数详解

cv2.putText(img,str(i),(123,456)),font,2,(0,255,0),3)各参数依次是：图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细其中字体可以选择FONT_HERSHEY_SIMPLEXPython:cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEXnormalsizesans-seriffontFONT_HERSHEY_PLAINPython:cv.

AI专家·2022-11-19 12:34

【Sklearn】【API详解】【SVM】sklearn.svm.SVC参数详解（一）

目录1.前言2.简介3.语法3.1API形式3.2参数说明3.3属性说明4.方法说明4.1decision_function(X)4.2fit(X,y,sample_weight=None)4.3get_params(deep=True)4.4predict(X)4.5predict_log_proba(X)4.6predict_proba(X)4.7score(X,y,sample_weight

拾夕er·2022-11-19 09:54

tf.keras.layers.MaxPooling2D

2D最大池化层keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=None,padding='valid',data_format=None)参数详解pool_size

吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:25

torch.nn.Conv2d

in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=Truepadding_mode='zeros')参数详解

吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:25

【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码

一、简介方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域，目标检测的特征描述子。

Matlab科研辅导帮·2022-11-19 03:15

ggplot2不要图例_ggplot2图例设置

ggplot2对图例的设置主要为guides()功能下的guide_colorbar()和guide_legend()两个函数：guide_colorbar()函数内部函数参数：参数详解：默认参数作图：

豆小娘·2022-11-19 01:18

Pytorch LSTM模型参数详解

本文主要依据Pytorch中LSTM官方文档，对其中的模型参数、输入、输出进行详细解释。目录基本原理模型参数Parameters输入Inputs:input,(h_0,c_0)输出Outputs:output,(h_n,c_n)变量Variables备注基本原理首先我们看下面这个LSTM图，对应于输入时间序列中每个步长的LSTM计算。对应的公式计算公式如下：其中表示时刻时刻的隐含状态，表示时刻上的

GISTransport 农场·2022-11-17 09:12

【RocketMq-Producer】消息发送者参数详解

rocketmq【RocketMq-生产者】消息发送者参数详解引言首先注意本次讨论的RokcetMq源码版本为4.9.4，距离5.0发布的没有多久。

·2022-11-16 23:56

Opencv学习笔记（二十九）图像特征提取

（一）HOG特征from：http://dataunion.org/20584.html1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,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

weixin_43170082·2022-11-16 18:19

pytorch LayerNorm参数详解，计算过程

目录说明LayerNorm参数normalized_shapeepselementwise_affineLayerNorm前向传播（以normalized_shape为一个int举例）总结说明LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差，因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。LayerNorm参数torch.nn.LayerNorm(normali

拿铁大侠·2022-11-16 18:46

[Pytorch系列-51]：循环神经网络RNN - torch.nn.RNN类的参数详解与代码示例

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121505015目录第1章RNN神经网络的理论基础第2章torch.nn.RNN类2.1原型2.2案例2.3解读第3章forward前向运算的输入与输出3.1输入输出原型3.2输入解读3.3输出

文火冰糖的硅基工坊·2022-11-16 01:08

pytorch中dataloader 的sampler 参数详解

目录1.dataloader()初始化函数2.shuffle与sample之间的关系3.sample的定义方法3.1sampler参数的使用4.batch生成过程1.dataloader()初始化函数def__init__(self,dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,co

·2022-11-13 18:06

集成经验模态(EEMD)原理详解与python实现

文章目录1经验模态分解(EMD)1.1本征模态函数(IMF)1.2sifting算法1.3原始序列重构2集成经验模态分解(EEMD)2.1EEMD算法步骤集成经验模态分解的关键参数3代码实现3.1参数详解

spatial_coder·2022-11-13 17:37

高斯过程回归(Gaussian process regression)原理详解及python代码实战

GPRtutorial1.高斯过程回归原理1.1高斯过程1.2高斯过程回归2.python实现高斯过程回归2.1参数详解2.2核函数cookbook2.2代码模版附录-数学基础知识A1高斯分布的基本性质

spatial_coder·2022-11-13 17:24

Spring积累(3)：依赖注入3种方式

种方式：1、使用属性注入2、构造函数注入使用方式：（1）按类型匹配入参（2）按索引匹配入参（3）联合使用类型和索引匹配入参3、使用字段（Filed）注入（用于注解方式）二、依赖注入——自动装配三、注入参数详解注入常量注入集合类型引用其它

CodingALife·2022-11-13 15:51

Python中JSON的使用方法(超详细)

JSON数据类型4.JSON对象5.JSON数组6.JSON中常用的方法6.1json.dumps()6.2json.loads()6.3json.dump()6.4json.load()6.5更多实例7.参数详解

·2022-11-11 15:43

5G无线技术基础自学系列 | 网络架构

附上汇总贴：5G无线技术基础自学系列|汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客第四代移动通信技术（4G）以正交频分多址接入（OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess

COCOgsta·2022-11-10 10:14

人脸识别(dlib.face_recognition_model_v1 方法 -- 使用resnet模型)

通过检测面部特征,对该特征与数据存放的特征进行比对文件结构：文件名：weights的目录下：resnet模型(.dat文件)、识别68个关键点模型(.dat文件)、共两个模型文件补充：你如果不使用dlib库中自带的HOG

默凉·2022-11-09 12:53

人脸识别（opencv--LBPH方法训练）

一、准备数据1.利用人脸检测方法,先将图像的人脸部分截取成图像2.批量读取图像,制作成图像与标签对应的列表二、开始训练3.训练(使用opencv自带的训练方法)4.调用HOG人脸检测器1.利用人脸检测方法

默凉·2022-11-09 12:20

课节2: 目标检测任务综述

1.2目标检测算法基础知识传统目标检测算法滑动窗口候选区域（ProposalRegion）：每个AiBj所代表的矩形框，也被称为感兴趣区域（RegionofInterest，RoI）SIFT、HOGSVM

程序员小勇·2022-11-09 09:15

java socket 参数详解_[Java]详解Socket和ServerSocket学习笔记

对于即时类应用或者即时类的游戏，HTTP协议很多时候无法满足于我们的需求。这会，Socket对于我们来说就非常实用了。下面是本次学习的笔记。主要分异常类型、交互原理、Socket、ServerSocket、多线程这几个方面阐述。异常类型在了解Socket的内容之前，先要了解一下涉及到的一些异常类型。以下四种类型都是继承于IOException，所以很多之后直接弹出IOException即可。Unk

weixin_39757739·2022-11-09 03:41

dropout的比例_Keras Lstm中dropout机制

recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',recurrent_initializer='orthogonal

一稿过·2022-11-07 21:44

node.js读取命令行参数详解

命令行参数(CLI)是在应用程序通过操作系统的命令行界面运行时用于向程序传递附加信息的文本字符串。我们可以很容易地通过node中的全局对象(即process对象)读取这些参数。下面是使用适当示例的方法。案例一步骤一将文件保存为index.js，并将下面的代码粘贴到文件中。vararguments=process.argv;console.log(arguments);步骤二使用下面命令运行inde

·2022-11-05 00:26

人骨形态发生蛋白-2（BMP 2）简介及用途

骨形态发生蛋白(bonemorphogeneticprotein，BMP)又称骨形成蛋白，是一组具有类似结构的高度保守的功能蛋白，属于TGF-β家族。

Sylvia_sc·2022-11-03 19:05

前端学习之表单验证（超详细）

iView表单验证：参数详解（html部分）：:model=“form”-----数据绑定的是form；:rules=“formValidate”-----绑定表单验证规则；在FormItem里，使用prop

今天苦笑君也很爱未来同学·2022-11-01 14:27

教你使用Apache搭建Http下载服务器

目录前言Apache快速上手修改端口号设置访问限制配置文件参数详解限制连接量封禁ip设置账号密码访问参考前言前段时间因为某些原因，几大主流网盘都无法使用，正好手头上有台闲置的云服务器，于是就想来搭建一个文件下载服务

·2022-11-01 13:13

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