在上篇文章中，您了解到 OpenCV 可以使用一种称为“方向梯度直方图”（Histogram of Oriented Gradients，HOG）的技术从图像中提取特征。简而言之，就是将图像的“斑块”转换为数值向量。如果设置得当，该向量可以识别该斑块内的关键特征。虽然您可以 […]
用于在 OpenCV 中实践机器学习的图像数据集
在您的机器学习之旅的开始阶段，公开可用的数据集可以减轻您自己创建数据集的担忧，让您专注于学习使用机器学习算法。如果数据集大小适中且不需要太多预处理就能让您练习使用[…]，那也会很有帮助。
使用 OpenCV 提取梯度直方图
除了 SIFT、SURF 和 ORB 生成的特征描述符（如上一篇文章所述），方向梯度直方图（HOG）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，广泛用于计算机视觉和图像处理中的目标检测和识别任务。它捕获了[…]的分布。
OpenCV 中的图像特征提取：关键点和描述向量
在上篇文章中，您学习了 OpenCV 中的一些基本特征提取算法。特征以像素分类的形式提取。它们确实从图像中提取了抽象特征，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至关重要。这些特征为目标检测和分类等各种下游任务提供了重要的输入。有多种方法可以找到这些特征。最简单的方法是计算像素。但在 OpenCV 中，有 […]
365 Data Science 提供所有课程 2 周 100% 免费
赞助内容 从 11 月 6 日（太平洋标准时间 07:00）到 20 日（太平洋标准时间 07:00），365 Data Science 将免费提供其全部课程的无限制访问，包括互动课程、实践数据项目和结业证书。这个机会可以深入探索数据科学和人工智能，提供一种免费增强技能和知识的方法。职业发展 […]
使用 OpenCV 进行 K-近邻分类
OpenCV 库有一个模块，实现了用于机器学习应用的 k-Nearest Neighbors 算法。在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的 k-Nearest Neighbors 算法应用于手写数字分类。完成本教程后，您将了解：k-Nearest Neighbors 算法的几个最重要的特性。如何使用 […]
使用 LoRA Exchange (LoRAX) 进行快速廉价的微调 LLM 推理
赞助内容 作者：Travis Addair & Geoffrey Angus 如果您想了解如何使用 LoRAX 高效且经济高效地微调和部署开源 LLM，请参加我们 11 月 7 日的网络研讨会。开发人员正意识到，经过微调的专用小型语言模型，例如 LLaMA-2-7b，在微调专有[…]方面优于大型通用模型，例如 GPT-4。
使用 OpenCV 进行图像分类的 K-均值聚类
在之前的教程中，我们探索了使用 k-means 聚类算法作为一种无监督机器学习技术，该技术旨在将相似数据分组到不同的簇中以发现数据中的模式。到目前为止，我们已经看到了如何将 k-means 聚类算法应用于包含不同簇的简单二维数据集以及 […] 问题。
如何使用 OpenCV 变换图像和创建视频
在使用 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。连续快速地显示图像可能会给您带来不同的见解，或者通过引入时间轴更容易地可视化您的工作。在这篇文章中，您将看到 […]