机器学习是完成许多任务的绝佳工具。OpenCV 是一个很棒的图像处理库。如果能将它们结合起来就太好了。在这个为期 7 天的速成课程中，您将通过实例学习如何利用机器学习和 OpenCV 的图像处理 API 来实现一些目标。[…]
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使用 OpenCV 进行图像分类的逻辑回归
在之前的教程中，我们探讨了逻辑回归作为一种简单但流行的机器学习算法，用于 OpenCV 库中实现的二元分类。到目前为止，我们已经了解了如何将逻辑回归应用于我们自己生成的自定义两类数据集。在本教程中，您将学习标准的逻辑回归 […]
OpenCV 中的逻辑回归
逻辑回归是一种简单但流行的机器学习算法，用于二元分类，其核心使用逻辑函数（或称 sigmoid 函数）。它也在 OpenCV 库中得到了实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的逻辑回归算法，从我们自己生成的一个自定义两类数据集开始。[…]
在 OpenCV 中运行神经网络模型
许多机器学习模型已经被开发出来，各有优缺点。没有神经网络模型，这个目录就不完整。在 OpenCV 中，您可以使用其他框架开发的神经网络模型。在这篇文章中，您将学习在 OpenCV 中应用神经网络的工作流程。具体来说，您将学习：什么 […]
使用 OpenCV 为机器学习进行图像向量表示
在将图像输入机器学习算法之前，通常会对其进行的一个预处理步骤是将其转换为特征向量。正如我们将在本教程中看到的，将图像转换为特征向量有几个优点，这使得后者更有效率。在 […]
OpenCV 中的 K-均值聚类及其在颜色量化中的应用
K-均值聚类算法是一种无监督的机器学习技术，旨在将相似的数据分组到不同的簇中，以揭示肉眼可能不明显的数据模式。它可能是最广为人知的数据聚类算法，并在 OpenCV 库中实现。在本教程中，[…]
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。您只需提供一个 XML 文件格式的训练好的模型来创建分类器。然而，从头开始训练一个就不是那么直接了。在本教程中，您将看到训练过程是怎样的。具体来说，您将学习：有哪些工具 […]
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可忽视的工具。即使在今天，它们仍然是非常有用的目标检测器，因为它们非常轻量级。在这篇文章中，您将学习 Haar 级联以及它如何检测物体。完成这篇文章后，[…]
使用 OpenCV 进行图像分类的随机森林
随机森林算法是集成机器学习算法家族的一部分，是袋装决策树的一种流行变体。它也在 OpenCV 库中实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的随机森林算法进行图像分类，从一个相对简单的纸币数据集开始，然后 […]
使用 OpenCV 进行图像分割的正态贝叶斯分类器
朴素贝叶斯算法是一种简单但强大的监督机器学习技术。其高斯变体在 OpenCV 库中实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的正态贝叶斯算法，首先在一个自定义的二维数据集上，然后用于图像分割。 完成本教程后，您将 […]