已经开发了许多机器学习模型，各有优缺点。没有神经网络模型，这个目录就不完整。在 OpenCV 中，您可以使用使用其他框架开发的神经网络模型。在这篇文章中，您将了解在 OpenCV 中应用神经网络的工作流程。具体来说，您将学习：什么是 […]
作者归档 | Adrian Tam
在 OpenCV 中训练 Haar 级联目标检测器
在 OpenCV 中使用 Haar 级联分类器很简单。您只需要提供一个 XML 文件中的训练模型来创建分类器。然而，从头开始训练一个并非那么直接。在本教程中，您将看到训练应该是什么样子。特别是，您将学习：工具有哪些 […]
使用 Haar 级联进行目标检测
在深度学习革命重新定义计算机视觉之前，Haar 特征和 Haar 级联是您在目标检测中不容忽视的工具。即使在今天，它们仍然是非常有用的目标检测器，因为它们很轻量级。在这篇文章中，您将了解 Haar 级联及其如何检测对象。完成这篇文章后， […]
如何在 OpenCV 中使用 HOG 训练目标检测引擎
在上一篇文章中，您了解到 OpenCV 可以使用一种称为方向梯度直方图 (HOG) 的技术从图像中提取特征。简而言之，这是将图像的“块”转换为数值向量。该向量，如果设置得当，可以识别该块内的关键特征。虽然您可以 […]
使用 OpenCV 提取梯度直方图
除了上一篇文章中提到的 SIFT、SURF 和 ORB 生成的特征描述符外，方向梯度直方图 (HOG) 也是您可以使用 OpenCV 获得的另一个特征描述符。HOG 是一种强大的特征描述符，在计算机视觉和图像处理中广泛用于目标检测和识别任务。它捕获 […] 的分布。
OpenCV 中的图像特征提取：关键点和描述向量
在上一篇文章中，您学习了 OpenCV 中的一些基本特征提取算法。这些特征以分类像素的形式提取。它们确实是从图像中抽象出特征，因为您不需要考虑每个像素的不同颜色通道，而是考虑一个单一值。在这篇文章中，您将 […]
OpenCV 中的图像特征提取：边缘和角点
在计算机视觉和图像处理的世界中，从图像中提取有意义的特征的能力非常重要。这些特征作为各种下游任务（如目标检测和分类）的重要输入。有多种方法可以找到这些特征。朴素的方法是计算像素。但在 OpenCV 中，有 […]
如何使用 OpenCV 变换图像和创建视频
当您使用 OpenCV 时，您最常处理图像。但是，您可能会发现从多个图像创建动画很有用。很可能，连续快速显示图像会给您带来不同的见解，或者通过引入时间轴更容易可视化您的工作。在这篇文章中，您将看到 […]
在 R 中使用 ggplot2 进行可视化
R 中最受欢迎的绘图库之一不是 R 基础中的绘图函数，而是 ggplot2 库。人们使用它是因为它很灵活。该库还使用“图形语法”的理念，即不是在函数调用时生成可视化，而是定义应该 […]
使用 R 中的 dplyr 探索数据
当您从事数据科学项目时，数据通常是表格结构。您可以使用内置的数据表在 R 中处理此类数据。您还可以使用著名的 dplyr 库来受益于其丰富的工具集。在这篇文章中，您将了解 dplyr 如何帮助您探索 […]