原创 opencv視覺跟蹤——CAMshift（meanshift均值漂移）
關於CAMshift的資料很多，如下鏈接寫的都很不錯，我就說說自己對CAMshift的理解 https://blog.csdn.net/li_dongxuan/article/details/70667170 https://blog.c
2020-06-04 06:25:14
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原创 opencv——基於kmeans的圖像分割
kmeans爲無監督聚類最重要的算法，本文用kmeans算法對圖像進行分割。算法原理參考： https://blog.csdn.net/u013719780/article/details/51755124 https://blog.cs
2020-06-04 06:25:14
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原创 opencv視覺跟蹤——消除背景建模
消除背景建模就是找出視頻中移動的區域，把移動的區域設爲白色對象方便觀察，其他沒有移動的區域設爲黑色背景。 消除背景建模是視頻跟蹤最基本的方法。可用基於機器學習的KNN算法或者圖像分割MOG算法 不論是KNN還是MOG，它們對於消除背景建
2020-06-04 06:25:14
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原创 opencv——GMM圖像分割
GMM即高斯混合模型，GMM加上貝葉斯就能對圖像進行分割。 在說高斯混合模型之前，得先認識單高斯模型,即高斯分佈（正態分佈），由圖可知，以某個點爲例，它的高斯分佈含義：離該點越近其權重越大影響越大，越遠其權重越小影響越小，中心點的大小要受
2020-06-04 06:25:14
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原创 opencv——基於SVM的數字識別（1）
關於SVM的原理有很多優秀的視頻和資料，這裏我主要說下利用SVM對數字識別的具體應用 首先，需要有數字的訓練樣本 https://download.csdn.net/download/weixin_41721222/10784418
2020-06-04 06:25:04
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原创 遷移學習VGG_貓狗識別
使用了VGG19的模型遷移到貓狗識別中，並且在最後添加了兩層FC全連接層用於分類。 並且網絡中添加了學習率衰減以及平均滑動模型 其中train_image（2w5張圖片）存放訓練樣本 ， test1（256張圖片）存放測試樣本 tr
2020-06-04 06:25:04
原创 c++ 冒泡排序
#include <iostream> using namespace std; class maopao //類 { private: int chang;//長 int *arr;//數組 int t;//交換數據會用到
2019-06-22 02:01:10
原创 c++ 選擇排序
#include <iostream> using namespace std; class select { private: int *arr;//數組 int chang;//長度 int temp; void show
2019-06-22 02:01:10
原创 隊列的鏈表存儲——python
'''存在兩個指針，類似於頭指針和尾指針''' class Node(object): def __init__(self,item): self.item=item self.next=None
2019-05-28 07:29:11
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原创 棧的順序存儲——python
class SequenceStack(object): def __init__(self,size=10): self.max=size#最大容量 self.top=-1#top指針
2019-05-14 20:31:09
原创 單循環鏈表——python
class Node(object): "單循環鏈表節點" def __init__(self,item): self.item=item self.next=None class si
2019-05-12 17:37:41
原创 雙向鏈表——python
class Node(object): "雙向鏈表節點" def __init__(self,item): self.item=item self.next=None #後
2019-05-12 17:37:41
原创 單鏈表——python
class Node(object): "單鏈表節點" def __init__(self,item): self.item=item# item存放數據元素 self.next=None
2019-05-11 15:30:55
原创 順序表——python
class SequenceList(object): '''順序表（數組）''' def __init__(self,size=6): # 初始化順序表 self.max=size#最大
2019-05-10 12:35:54
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