opencv机器学习线性回归

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

计算机毕设 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**学长这里
DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

深度学习毕设项目 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

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DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

计算机设计大赛 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/po
iuerfee·2024-02-20 20:58

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

Opencv简单图像操作

Opencv一、读取图片1.imshowMatimread(conststring&filename,intflags=1);flags:enum{/*8bit,colorornot*/CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED
stoAir·2024-02-20 20:27

你真的了解—————NumPy吗

个人主页：小田爱学编程系列专栏：opencv关注博主，随时获取更多关于IT的优质内容！欢迎来到小田代码世界~喜欢的小伙伴记得一键三连哦૮(˶ᵔᵕᵔ˶)ა一、NumPy是什么？
小田爱学编程·2024-02-20 20:14

ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 009_image_thresholding

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:009_image_thresholding1.源由2.image_thresholding应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python
lida2003·2024-02-20 19:32

ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 011_edge_detection

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:011_edge_detection1.源由2.edge_detection应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用
lida2003·2024-02-20 19:30

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

OpenCV 4基础篇| 色彩空间类型转换

目录1.色彩空间基础2.色彩空间类型2.1GRAY色彩空间2.2BGR色彩空间2.3CMY(K)色彩空间2.4XYZ色彩空间2.5HSV色彩空间2.6HLS色彩空间2.7CIEL*a*b*色彩空间2.8CIEL*u*v*色彩空间2.9YCrCb色彩空间3.类型转换函数3.1cv2.cvtColor3.2cv2.inRange1.色彩空间基础RGB图像是一种比较常见的色彩空间类型，除此之外，比较常见
游戏开发小Y·2024-02-20 18:52

opencv鼠标响应与操作

这节讲得好,建议仔细揣摩Pointsp(-1,-1);//初始位置Pointep(-1,-1);//结束位置Mattemp;staticvoidon_draw(intevent,intx,inty,intflags,void*userdata){Matimage=*((Mat*)userdata);//先将void类型转为Mat类型//((Mat*)userdata)是Mat类型指针前面加*变成M
骑自行车带头盔·2024-02-20 18:21

我们一起玩AI 5 —— 偏导数与梯度下降

5秒导读，本文将讲述偏导数，梯度，方向导数，与线性回归权重向量θ的求法大家好，我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay，喜欢读，写，编程，数学....板砖！
ASRay明日丽科技·2024-02-20 18:11

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

C# OpenCvSharp DNN Low Light image Enhancement

目录介绍效果模型信息项目代码下载C#OpenCvSharpDNNLowLightimageEnhancement介绍github地址：https://github.com/zhenqifu/PairLIE
天天代码码天天·2024-02-20 18:54

Anaconda下安装openCV显示找不到模块

Anaconda下安装openCV显示找不到模块当发现网上所有的方式都不管用的时候,可能就是anaconda本身没装好1.缺少vs环境：VisualC++RedistributableforVisualStudio2015
离欢·2024-02-20 18:17

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

深度学习与机器学习的关系

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

用机器学习方法重构期货商品板块

用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所
阿岛格·2024-02-20 16:48

人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。在诊断中，中医通过观察人的舌头的舌质、苔质等舌象特征，了解人体内的体质信息从而对症下药。传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚
博士僧小星·2024-02-20 16:35

python工具方法 45 基于ffmpeg以面向对象多线程的方式实现实时推流

1、视频推流参考基于ffmpeg模拟监控摄像头输出rtsp视频流并opencv播放实现视频流的推流。其基本操作就是，安装视频流推流服务器，ffmpeg，准备好要推流的视频。
万里鹏程转瞬至·2024-02-20 16:05

机器学习---强化学习

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
三月七꧁ ꧂·2024-02-20 16:26

Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍

DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?
lida2003·2024-02-20 16:18

OpenCV统计函数之minMaxLoc和meanStdDev

在OpenCV中，minMaxLoc和meanStdDev是两个用于统计图像或数组中元素的基本特性的函数。这些统计函数对于图像处理、特征提取和数据分析非常有用。
忙什么果·2024-02-20 16:45

Opencv中的RNG-随机绘图

在OpenCV中，RNG是一个随机数生成器类，用于生成各种类型的随机数，包括均匀分布或高斯分布的整数和浮点数。
忙什么果·2024-02-20 16:45

C++中键盘响应结合OpenCV库进行图像灰度图、HSV图转换和亮度调整

QuickDemo.cpp#include//键盘响应voidQuickDemo::key_demo(Mat&image){Matdst=Mat::zeros(image.size(),image.type());while(true){charc=waitKey(100);if(c==27){//key#esc,退出break;}if(c==49){//key#1,按键1，打印youprintk
忙什么果·2024-02-20 16:12

【plt.hist绘制直方图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib可视化】

进行数据可视化示例文章目录一、引言二、plt.hist()函数基础三、plt.hist()进阶技巧1.自定义直方图外观2.多组数据在同一张直方图上展示四、参考文档|相关链接五、结尾一、引言  数据可视化是数据分析和机器学习领域不可或缺的一部分
高斯小哥·2024-02-20 15:21

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN
小葵向前冲·2024-02-20 15:34

计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
ZW9·2024-02-20 15:32

深度学习+计算机语言,深度学习 计算机语言

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
中国计算机学会·2024-02-20 15:32

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

一、特征提取概要：1、定义：将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。
涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

OpenCV（项目）车牌识别3 -- 模板匹配

目录一、基础理论1、思想2、大致过程二、详细过程1、首先需要模板库2、得到模板3、原图限定大小4、模板匹配5、匹配所有子文件夹，保存最佳得分（最匹配项）三、大致过程（细分类，节省时间）1、汉字匹配2、英文字符匹配3、数字/英文匹配4、显示模板匹配总代码参考资料一、基础理论1、思想把提取到的每一张字符，和模板库中的所有字符进行对比。2、大致过程先拿到模板库，把模板和待匹配的图像大小限制一致，匹配每一
_(*^▽^*)_·2024-02-20 15:09

计算机设计大赛 深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
iuerfee·2024-02-20 15:09

体验文心一言AI大模型生成一篇关于OpenAI、Notepad++、WPS、pycharm、git、svn、Webstorm、Chrome、Edge和向日葵客户端的报告

OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司，致力于研究人工智能和其他机器学习技术1。
「已注销」·2024-02-20 14:36

ESP32-Cam学习（2）——PC实时显示摄像头画面

1.安装第三方库首先电脑端的代码需要用pycharm软件打开然后，需要安装opencv库，在终端里面输入pipinst
嵌入式小李·2024-02-20 14:02

GPT在机器学习，深度学习等领域应用

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34
夏日恋雨·2024-02-20 14:02

硬件加速OpenCV的图像处理方法研究

摘要：研究了一种基于VivadoHLS加速OpenCV程序的方法，其核心是利用Xilinx高层次综合工具VivadoHLS，将C++编写的OpenCV程序按照VivadoHLS处理规范进行修改，进而将代码转换为硬件描述语言
Jason_儿·2024-02-20 13:55

机器学习相关指标计算

机器学习相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码：#!
miliyah·2024-02-20 13:36

YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】

Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为
你的陈某某·2024-02-20 13:12

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

【Python】实时眼睛疲劳检测与提醒

使用了OpenCV、MediaPipe以及Playsound库，通过摄像头捕捉实时图像，检测眼睛疲劳并在需要时播放提示音。
林九生·2024-02-20 12:55

【Python】图像裁剪与匹配

本文将介绍如何使用OpenCV库进行图像裁剪与匹配，并展示一个简单的示例代码。1.引言在图像处理中，有时需要从一张大图中截取特定区域，并在另一张图中寻找相似的部分。这可以通过裁剪和匹配操作来实现。
林九生·2024-02-20 12:21

Python | Conda常用命令

一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。
-拟墨画扇-·2024-02-20 12:48

conda 所有的命令及其讲解

Conda很流行于数据科学、机器学习、科学计算等领域，因为它能够快速地安装、管理和部署软件包和环境。以下是Conda的一些主要命令及其简要说明：环境管理相关condacreate：创建一个新的环境。
MonkeyKing.sun·2024-02-20 12:48

人工智能与测试开发：新时代的黄金组合

而人工智能技术可以通过机器学习和自动化算法，自动化生成
·2024-02-20 12:40
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