nearest

cv2 改变图片大小 resize

共有5种：１）INTER_NEAREST-最近邻插值法２）INTER_LINEAR-双线性插值法（默认）３）INTER_AREA-基于局部像素的重采样（resamplingusingpixelarearelation
heavenpeien·2018-04-28 17:19

K近邻 (k-nearest neighbor k-NN)（面试要点）

k近邻法不具有显式的学习过程，也就是说没有模型k近邻三个要素:k值的选择(一般使用交叉验证)k值增大可以减少学习的估计误差，但也会使学习近似误差变大，使模型变得简单。距离度量（一般会使用欧式距离or更一般的LpLp距离or曼哈顿距离）分类决策规则往往是使用多数表决,即由输入实例的k个邻近的训练实例中的多数类决定输入实例的类。多数表决规则等价于经验风险最小化kd树的实现__KD树建树采用的是从m个样
ml_hhy·2018-04-10 14:42

Annoy搜索算法(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)

annoy算法的目标是建立一个数据结构能够在较短的时间内找到任何查询点的最近点，在精度允许的条件下通过牺牲准确率来换取比暴力搜索要快的多的搜索速度。首先随机选择两个点，然后根据这两个点之间的连线确定一个可以垂直等分线段的超平面，灰色是两点的连线，黑色是超平面。接下里在超平面分割后的字空间内按照同样的方法继续确定超平面分割字空间，通过这样的方法我们可以将子空间的从属关系用二叉树来表示：然后再继续分割
syoya·2018-03-14 00:00

cs231n-assignment1-kNN部分

作业下载地址：点击这里本部分包含knn.ipynb和cs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py两个文件问题总结几行magicline：%matplotlibinline
leobobsix·2018-03-12 17:57

KNN算法以及R语言的实现

KNN(K-Nearest-Neighbour)Classifiers,即K-近邻算法，是一种懒惰机器学习算法(lazylearning)。
爆炒小青蛙·2018-03-09 11:13

nearest-neighbor 最近邻算法

用tensorflow实现最近邻算法，对代码进行标注解释。'''最邻近算法'''from__future__importprint_functionimportnumpyasnpimporttensorflowastf#导入数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_set
为援不可图·2018-03-08 21:12

python使用TensorFlow进行图像处理的方法

一、图片的放大缩小在使用TensorFlow进行图片的放大缩小时，有三种方式：1、tf.image.resize_nearest_neighbor（）:临界点插值2、tf.image.resize_bilinear
HackTheCode·2018-02-28 10:23

数学建模 | MATLAB学习 | 插值 一维插值函数、三次样条插值

其值可为'nearest'最近项插值'linear'线性插值'spline'立方样条插值'cubic'立方
Shannon333·2018-02-03 14:06

使用TensorFlow进行图像处理

一、图片的放大缩小在使用TensorFlow进行图片的放大缩小时，有三种方式：1、tf.image.resize_nearest_neighbor（）:临界点插值2、tf.image.resize_bilinear
cchangcs·2018-01-27 23:37

最邻近插值法(The nearest interpolation)实现图像缩放

也称零阶插值。它输出的像素灰度值就等于距离它映射到的位置最近的输入像素的灰度值。但当图像中包含像素之间灰度级有变化的细微结构时,最邻近算法会在图像中产生人为加工的痕迹。具体计算方法：对于一个目的坐标，设为M(x,y)，通过向后映射法得到其在原始图像的对应的浮点坐标，设为m(i+u,j+v)，其中i,j为正整数，u,v为大于零小于1的小数(下同)，则待求象素灰度的值f(m)。利用浮点m相邻的四个像素
不负韶华T·2017-12-27 00:28

keras ImageDataGenerator 用法

datagen=ImageDataGenerator(rotation_range=3,#featurewise_std_normalization=True,fill_mode='nearest',width_shift_range
ShellCollector·2017-12-24 00:09

Python KNN分类算法学习

本文实例为大家分享了PythonKNN分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-NeighborsClassification），又叫K近邻算法，
lsldd·2017-12-22 10:40

图像处理: 五种 插值法

Syntaxcv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])→dstinterpolation选项所用的插值方法INTER_NEAREST最近邻插值
JNingWei·2017-12-16 21:33

Matlab之最近邻插值'nearest'

最近邻插值‘nearest’什么是最近邻插值？我的理解是它就是用来对新的像素进行赋值的一种方法。
Bryan_QAQ·2017-12-11 21:50

机器学习之knn

1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-NeighborsClassification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。
数据科学家corten·2017-11-27 17:54

CS231N学习笔记2 Assignment1_Q1: k-Nearest Neighbor classifier

1.代码1.1dataPerpare.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#CreatedbywjbKimberlyon17-10-31importnumpyasnpimportsyssys.path.append("../../../")fromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.p
dancinglikelink·2017-11-02 20:09

CS231N学习笔记2 Assignment1_Q1: k-Nearest Neighbor classifier

1.代码1.1dataPerpare.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#CreatedbywjbKimberlyon17-10-31importnumpyasnpimportsyssys.path.append("../../../")fromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.p
dancinglikelink·2017-11-02 20:09

opencv: 图像缩放(cv2.resize)

Syntaxcv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])→dstinterpolation选项所用的插值方法INTER_NEAREST最近邻插值
JNingWei·2017-10-12 19:02

机器学习——最邻近规则分类（K Nearest Neighbor）KNN算法

1、简介（1）Cover和Hart在1968年提出最初的临近算法（2）邻近算法属于分类（classification）算法（3）输入基于实例的学习（instance-basedlearing）,懒惰学习（lazylearing）——处理训练集时并没有建造任何的模型，当对一个未知的实例进行归类时才进行归类2、举例如何将电影的例子模拟成一个广泛的模型？对于每一个电影模拟成一个实例点，每个点的特征向量（
loveliuzz·2017-09-12 16:47

数据插值

函数x=0:2:24;y=[22,21,19,18,20,24,27,32,31,28,26,23,22];xi=0:0.1:24;subplot(2,2,1);y1=interp1(x,y,xi,'nearest
6个小石头·2017-08-28 20:17

KNN(k-nearest neighbor的缩写)最近邻算法原理详解

k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。基于实例的学习已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。基于实例的方法可以为不同的
Soyoger·2017-08-24 16:43

JavaScript机器学习之KNN算法

KNN是k-Nearest-Neighbou
Fundebug·2017-07-15 00:00

JavaScript机器学习之KNN算法

KNN是k-Nearest-Neighbou
Fundebug·2017-07-12 10:29

（OpenCV+Python）--目标跟踪，背景分割器：KNN、MOG2和GMG

在OpenCV3中有三种背景分割器：K-Nearest（KNN）、MixtureofGaussians（MOG2）、GeometricMultigid（GMG）BackgroundSubtractor类是专门用于视频分析的
零尾·2017-06-21 18:41

python-手写knn(k Nearest Neighbor) k近邻算法

先上代码附上测试集！！！#-*-coding:utf-8-*-importcsvimportrandomimportmathimportoperator#文件名分割比例训练集测试集defloadDate(fileName,split,trainSet=[],testSet=[]):withopen(fileName,'rb')ascsvfile:lines=csv.reader(csvfile)d
_Magic·2017-06-19 22:15

matlab旋转图像任意角度

MyDocuments\MATLAB\image\21.jpg');I3=rgb2gray(filename3);figureimshow(I3)figureimshow(imrotate(I3,45,'nearest
Q792499178·2017-05-06 18:57

sklearn中的nearest neighbor

KNN介绍基础原理没什么介绍的，可以参考我的KNN原理和实现，里面介绍了KNN的原理同时使用KNN来进行mnist分类KNNinsklearnsklearn是这么说KNN的：Theprinciplebehindnearestneighbormethodsistofindapredefinednumberoftrainingsamplesclosestindistancetothenewpoint,
GavinZhou_xd·2017-04-23 21:37

K-近邻算法((k-Nearest Neighbor，KNN)概述

概述本文讲述K-NN算法的概念、工作原理以及例子。一、概念k-近邻算法，采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高，对异常值不敏感，元数据输入假定。缺点：计算发杂度高，空间复杂度高。二、工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集。并且样本集中每一数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应特征进行比较，
MiracleJQ·2017-04-23 10:00

cifar-10图像插值方法对训练模型结果的影响

1、单纯比较几种方法性能优劣method计算量插值结果nearest最少没考虑其他
_小马奔腾·2017-04-20 15:03

k-Nearest Neighbor-最近邻分类算法

算法实现1.采用数据集：2.testExample.m%%k-NearestNeighbor%%%%%%Initializationclear;closeall;clc%%===============Part0:InitializatingParameter================error=0;k=11;type=1;%%===============Part1:LoadingData
Aeric007·2017-04-06 15:44

CS231n——Assignment1-KNN

importnumpyasnpimportrandomfromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.pyplotaspltimportosplt.rcParams['figure.figsize']=(10.0,8.0)plt.rcParams['image.interpolation']='nearest'p
MargaretWG·2017-04-04 11:59

CS231n——Assignment1-KNN

importnumpyasnpimportrandomfromcs231n.data_utilsimportload_CIFAR10importmatplotlib.pyplotaspltimportosplt.rcParams['figure.figsize']=(10.0,8.0)plt.rcParams['image.interpolation']='nearest'p
MargaretWG·2017-04-04 11:59

最近邻检索（Nearest Neighbor Search）的简单综述

相关背景NN的简单含义简单地说，最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目，而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据在空间中的距离越近，则数据之间的相似性越高。当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时，就是k最近邻检索（K-NN)。最近邻检索的应用领域在当今这个移动互联网时代，我们的日常生活每天都面临着海量数据地冲击，诸如像个人信息、视频记录、图像采集
lovego123·2017-03-28 16:58

深度学习小白——Nearest Neighbor 分类器

最近邻分类器是通过比较训练集和测试集像素之间的距离来判断是否属于同一类的。可解决图像分类的问题针对像素距离，常用的有：1.L1距离2.L2距离K-NearestNeighbor分类器找出与测试集某张图片最相近的K个图片标签，然后针对测试图片进行投票，票数最高的标签作为对测试图片的预测。这样可以使得分类器对于异常值更有抵抗力超参数hyperparameter机器学习算法设计中，如K-NN中的k的取值
MargaretWG·2017-03-20 20:39

深度学习小白——Nearest Neighbor 分类器

最近邻分类器是通过比较训练集和测试集像素之间的距离来判断是否属于同一类的。可解决图像分类的问题针对像素距离，常用的有：1.L1距离2.L2距离K-NearestNeighbor分类器找出与测试集某张图片最相近的K个图片标签，然后针对测试图片进行投票，票数最高的标签作为对测试图片的预测。这样可以使得分类器对于异常值更有抵抗力超参数hyperparameter机器学习算法设计中，如K-NN中的k的取值
MargaretWG·2017-03-20 20:39

KNN (k-nearest neighbor classification)

K-近邻算法（KNN）概述最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个
Skye_kh·2017-03-17 09:22

TensorFlow学习笔记之源码分析（1）----最近算法nearest_neighbor

importnumpyasnpimporttensorflowastf#ImportMINSTdataimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True)#input_data.pyDatasetdownloadingLoadingtheentiredatasetintonumpyarray:#这里主要
daydayup_668819·2017-02-21 15:59

K近邻分类器(KNN)手写数字(MNIST)识别

KNN(K-Nearest-Neighbor)是分类算法中比较简单的一个算法。
黄骨鱼骨·2017-01-21 19:48

Geohash

https://github.com/gansidui/geohashhttps://github.com/gansidui/nearest
mokliu·2016-12-29 10:00

Amazon OA2 K-Nearest Point C++

题目描述：给定N个坐标Point，每个Point实例有x-坐标和y-坐标。题目要求函数返回离原点最近的k个坐标。思路：这道题和找第k大或第k小的题目的思路基本相同，就是在遍历所有Point的同时，维护一个size为k的max—heap，一旦发现size为k+1，我们就把max-heap头上最大的元素移出heap，因为这里的heap是max-heap，所以heap头部的元素比heap里其他的元素都要
Hetian·2016-11-10 00:00

傅里叶变换（python)

importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascm%matplotlibinlinedefimshow(img):plt.imshow(img,cm.gray_r,interpolation='nearest
mathilde27·2016-10-21 15:58

OpenGL纹理映射总结

提供纹理和几何坐标过滤:由于我们提供的纹理图像很少能和最终的屏幕坐标形成对应,大小不同,所以需要设置过滤项目.允许我们进行插值或者匀和,指定放大缩小的函数.glTexParameter*(),使用过滤模式GL_NEAREST
剑心z·2016-09-28 10:11

Nearest vectors【高精度几何】

C.Nearestvectorstimelimitpertest2secondsmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputYouaregiventhesetofvectorsontheplane,eachofthemstartingattheorigin.Yourtaskistofindapairofve
Bcwan_·2016-09-02 18:00

k-近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN)

算法介绍所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。根据这个说法，咱们来看下引自维基百科上的一幅图：如上图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在，我们不知道中
flykinghg·2016-08-22 11:00

K-近邻算法（KNN）

概述简单地说，K-近邻算法（K-Nearest-NeighborsClassification）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
积微成著·2016-08-20 08:03

python 实现 knn分类算法 (Iris 数据集）

1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-NeighborsClassification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。
Mrchesian·2016-07-17 00:29

K Nearest Neighbor 算法

KNearestNeighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法和K-Means算法不同的是，K-Means算法用来聚类，用来判断哪些东西是一个比较相近的类型，而KNN算法是用来做归类的，也就是说，有一个样本空间里的样本分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计算接近自
THEONE10211024·2016-07-05 16:12

近似最近邻搜索程序代码 ANN: A Library for Approximate Nearest Neighbor Searching

ANN:ALibraryforApproximateNearestNeighborSearchingDavidM.MountandSunilAryaVersion1.1.2ReleaseDate:Jan27,2010WhatisANN?ANNisalibrarywritteninC++,whichsupportsdatastructuresandalgorithmsforbothexactanda
garfielder007·2016-05-27 19:49

poj1330 Nearest Common Ancestors (最近公共祖先)

NearestCommonAncestorsTimeLimit: 1000MS MemoryLimit: 10000KTotalSubmissions: 24236 Accepted: 12619DescriptionArootedtreeisawell-knowndatastructureincomputerscienceandengineering.Anexampleisshownbelow:
su20145104009·2016-05-18 10:00

HZAU 1006 The Nearest Same Chocolate

原题签到题和2015年上海区域赛一题貌似一样的有空找来看看#include #include #include #include #include usingnamespacestd; constintMAX_N=100+9; voidsolve() { inta[MAX_N]; memset(a,0,sizeof(a)); intn; scanf("%d",&n); for(inti=0;i
YYecust·2016-05-14 13:00
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