在上一篇教程中，我们探讨了逻辑回归，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，我们已经看到了逻辑回归如何应用于我们自己生成的自定义二分类数据集。在本教程中，您将学习标准的逻辑回归 […]
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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，其核心是使用逻辑函数或 sigmoid 函数。它也已在 OpenCV 库中实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的逻辑回归算法，从我们将自己生成的一个自定义二分类数据集开始 […]
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，通常会进行预处理步骤之一，即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，可以使后者更有效。[...]
OpenCV 中的 K-均值聚类及其在颜色量化中的应用
K-means 聚类算法是一种无监督机器学习技术，它试图将相似数据分组到不同的簇中，以揭示肉眼可能无法察觉的数据模式。它可能是最广为人知的数据聚类算法，并且已在 OpenCV 库中实现。在本教程中，[...]
使用 OpenCV 进行图像分类的随机森林
随机森林算法属于集成机器学习算法家族，是袋装决策树的一种流行变体。它也已在 OpenCV 库中实现。在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的随机森林算法应用于图像分类，从相对容易的纸币数据集开始 […]
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。其高斯变体已在 OpenCV 库中实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的朴素贝叶斯算法，首先在一个自定义的二维数据集上，然后应用于图像分割。完成本教程后，您将 [...]
使用 OpenCV 进行图像分类和检测的支持向量机
在上一篇教程中，我们探讨了使用支持向量机算法，它是 OpenCV 库中实现的最流行的监督机器学习技术之一。到目前为止，我们已经看到了如何将支持向量机应用于我们自己生成的一个自定义数据集，该数据集由两个类组成的二维点组成。在 [...]
OpenCV 中的支持向量机
支持向量机算法是目前最流行的监督机器学习技术之一，并且它已在 OpenCV 库中实现。本教程将介绍开始在 OpenCV 中使用支持向量机所需的技能，并使用我们将生成的一个自定义数据集。在后续的教程中，我们将应用这些技能 [...]
如何在 OpenCV 中使用 HOG 训练目标检测引擎
在上一篇文章中，您看到 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，就是将图像的“块”转换为数值向量。如果设置得当，该向量可以识别该块内的关键特征。虽然您可以 [...]
用于在 OpenCV 中实践机器学习的图像数据集
在机器学习旅程的最初阶段，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。如果数据集的大小适中且不需要太多预处理就能让您练习使用 [...]