liu_xiao_cheng的专栏

原创 opencv dnn调用深度学习模型分类及目标检测代码

本文opencv版本3.3（3.3以上版本支持dnn）经过测试opencv调用深度学习比caffe提供的C++接口效率还要高一些分类及目标检测代码如下：#include <string>#include <unistd.h>#include <stdlib.h>#include <sys/types.h>#include <...

原创 EEMD详解

        经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一种新的时频分析方法,而且是一种自适应的时频局部化分析方法:①IMF与采样频率相关;②它基于数据本身变化。这点是EMD优于傅立叶变换方法的地方,它摆脱了傅里叶变换的局限性。但EMD比较重要的缺点就是模态混叠,为了更好地解决这一问题,EEMD被Huang提出。      ...

原创 基于Ubuntu14.04搭建caffe训练环境

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897一、基础环境配置0、apt-get update1、sshd安装    sudo apt-get install openssh-server2、Vi重装   apt-get install vim3、Samba 安装及配置     3.1 sudo apt-get install samba samba-common     ...

原创 基于多项式回归的颜色校正算法

各种教学视频或文档资料 +QQ：6359928971.针对颜色误差分析用ISeeTest软件测试机器拍摄的24色色卡进行分析得出灰度偏差曲线可见颜色误差曲线，我们只要拟合出类似的非线性关系就可以校正颜色偏差。2.构建多项式各项1 X X*Y X² （三次方程也可以实验对比校正效果，本实验二次方程效果较好）3.基于多项式回归的颜色校正算法理论说明   a.在固定光源下拍摄标准...

转载 光照不均匀图像分割---同态滤波

本文转自 执剑者罗辑 的CSDN博客原文：https://blog.csdn.net/cjsh_123456/article/details/79351654各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897一、同态滤波对于一幅由物理过程产生的图像f(x,y)，可以表示为照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积。0<i(x,y)<∞，0<r(x,y)<1。i...

转载 光照不均匀图像分割——顶帽变换和底帽变换

本文章转自wikiwen博客文章链接：http://blog.csdn.net/kk55guang2/article/details/78490069各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897前言  上篇文章介绍了通过分块阈值的技巧解决光照不均匀图像分割出错的问题，像大多数问题一样，解决思路是多种多样的，本文将介绍另外一种形态学方法——顶帽变换和底帽变换。 顶帽变换和...

原创 squeezenet 训练分类网络

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897近期需要做移动端深度学习项目，首先调查了一下适合移动端的深度学习网络，常用的主要有：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。几种网络原理及性能对比详见：https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/79019191综合评...

原创 实现MobileNet-SSD网络并进行优化

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897主要目的：在移动端运行目标识别算法选用网络mobilenet选用平台 caffe思路 选用github已有项目优化（优化方式主要参考网上博客和论文）下载https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD，git clone到caffe下的examples下； MobileNet-SSD项目内...

转载 ECCV18 | 如何正确使用样本扩充改进目标检测性能（附Github地址）

来自我爱计算机视觉公众号各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897众所周知，在计算机视觉识别任务中，对训练样本进行增广是非常重要的，可以减少过拟合、改进模型泛化性能。在大多数视觉任务中，对图像进行颜色改变或是增加随机噪声等这些通用数据增广操作，都会改进模型预测能力，但如果能利用特定任务的先验知识则往往会获得更大的性能改进。比如在目标检测的任务中，将目标的图像随机复制粘贴到其...

转载 caffe的solver中不同的学习策略(lr_policy)

本文参考：https://blog.csdn.net/cuijyer/article/details/78195178各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897caffe源码的caffe-master/sec/caffe/proto/caffe.proto下记录了不同的学习策略的计算方法：// The learning rate decay policy. The curre...

原创 caffe ssd训练脚本参数详解

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897ssd_pascal.py# Divide the mini-batch to different GPUs.batch_size = 32accum_batch_size = 32iter_size = accum_batch_size / batch_sizesolver_mode = P.Solver.CPUdevice_...

转载 caffe中网络结构参数详解

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897prototxt文件是caffe的配置文件，用于保存CNN的网络结构和配置信息。prototxt文件有三种，分别是deploy.prototxt，train_val.prototxt和solver.prototxt。  1. solver.prototxtsolver.prototxt是caffe的配置文件。里面定义了网络训练时候的...

原创 深度学习ssd检测模型训练自己的数据集

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897之前参考过几篇文章发现没有可以走通的训练自己的数据集的例子，根据网上的几篇文章自己做了个完整的，并且已验证训练出的model paper:https://arxiv.org/abs/1512.02325作者代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd    制作VOC数据...

转载 CNN系列之目标检测方法【1】

本文转自：http://blog.csdn.net/myshudaizi/article/details/52259342各种教学视频或文档资料 +QQ：6359928971. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 论文：https://arxiv...

转载 图像处理与计算机视觉资料整理

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897在这里，我特别声明：本文章的源作者是   杨晓冬  （个人邮箱：[email protected]）。原文的链接是http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版权归 杨晓冬 朋友所有。         我非常感谢原作者辛勤地编写本文章，并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友，要...

转载 android加载图像资源大小改变问题

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897BitmapFactory.decodeResource（？，？）这个带两个参数的方法：第一个参数是包含你要加载的位图资源文件的对象（一般写成 getResources（）就ok了）；第二个时你需要加载的位图资源的Id。BitmapFactory.decodeResource（？，？，？）带三个参数的方法：前两个和上面的方法一样。第三个...

原创 Android加载机器学习分类器问题

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897Android加载机器学习分类器问题，我们用的是较笨的办法即先把文件放在res中然后在程序启动时放到SD卡然后获取SD卡指定路径。如果大家有好的办法还请回复本文。先将分类器文件放到res下的raw目录，然后添加代码如下：//读取分类器文件写入SD卡目录public void saveToSDCard(String name) t...

原创 android显示加载大图片OOM问题

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897本人测试1300W像素图像显示和加载到bitmap都会出现OOM，最后在同事的帮助下终于搞清楚解决方法。显示OOM问题解决方法添加ImageLoader ：//1.创建默认的ImageLoader配置参数 ImageLoaderConfiguration configuration = new ImageLoaderConfigura...

原创 android opencv配置及运行时不用opencv Manager即可运行APP

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897 准备Android-ndk Android-sdk eclipse(ADT+CDT) Java-JDK opencv android SDK软件包并配置好Java环境 将opencv android SDK拷贝到Android工程目录下，将OpenCV-2.4.10-android-sdk\sdk\java导入到项目  ...

转载 OpenCV4Android释疑: 透析Android以JNI调OpenCV的三种方式(让OpenCVManager永不困扰)

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897前文曾详细探讨了关于OpenCV的使用，原本以为天下已太平。但不断有人反应依然配不好OpenCV4Android，不能得心应手的在Android上使用OpenCV，大量的精力都浪费在摸索配置上。尤其是OpenCVManager诞生之后，更让人无语，大家第一个反应就是如何才能不安装OpenCVManager，因为要多安装这个东西对客户来说体验...

转载 Android配置OpenCV，不需要安装OpenCV Manager

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897本文配套源码下载：源码下载1.工具版本&下载ADT-Bundle版本：adt-bundle-windows-x86-20140702下载地址：http://pan.baidu.com/s/1gdjaqPHNDK版本：android-ndk-r10d下载地址（x86）：http://pan.baidu.com/s/...

原创 拓扑排序的简单实现

对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若边(u,v)∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列，简称拓扑序列。简单的说，由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序。

原创 基于scikit learn的logistic回归实现

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897(logistic regression)属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。在流行病学研究中，经常需要分析疾病与各危险因素之间的定量关系，为了正确说明这种关系，需要排除一些混杂因素的影响。传统上常常使用Mantel-Haenszel分层分析方法，但这一方法适用于样本含量大，分析因素较少的...

转载 机器学习开源库总结

研究数据挖掘和机器学习有一段时间了，对数据挖掘来说，商用软件有SAS、 Clementine、Oracle数据挖掘组件等等；由于个人学习和版权、算法定制等问题，开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十分必需，现在就跟大家介绍下比较流行和常用的机器学习开源库。　　以前在学校用过matlab，说实话真方便，通常一个模型只要几十行甚至十几行代码就能搞定，但是正版matlab较贵，而且不

转载 【机器学习】非平衡数据集的机器学习常用处理方法

本文转自http://blog.csdn.net/chenriwei2/article/details/49227205定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。例子：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人脸，这个数据集就是典型的不平衡数据集。 直观的影响就是，用这些不平衡的数据训练出来的模型，其预测结果偏向于训练

原创 libsvm用法详解

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897 1.SVM训练 使用前请按照python改变核函数需要在svm-train.exe执行命令行加"-s svm_type : set type of SVM (default 0)\n"        "       0 -- C-SVC             (multi-class classificat...

转载 素描效果实现Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production笔录

关于Cewu Lu等的《Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production》一文铅笔画算法的理解和笔录。　　 相关论文的链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production       第一次看《Combining Sketch and Tone for

转载 svm简介及分类器内容说明

SVM简介  2010-06-13 17:18:51|  分类：人工智能 |  标签：svm  机器学习  人工智能  |举报|字号大中小 订阅      用微信  “扫一扫”将文章分享到朋友圈。  用易信  “扫一扫”将文章分享到朋友圈。    下载

转载 svm从理论到opencv实践

（转载自： http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/  未经允许请勿用于商业用途）一、理论 参考网友的博客： (1) 【理论】支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2) 【理论】支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导，并得出“

原创 svm原理介绍及opencv svm的应用

svm原理：以下转自http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6969904这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support Vector Machine（SVM），是一种有监督学习方法，更多介绍请见维基百科http://zh.

原创 机器学习笔记（1）---数学分析与概率论

本文为本人学习笔记，如有不适的地方请与作者联系。参考文献

转载 C实现矩阵加减乘除运算

1、矩阵的加减乘除求逆运算的概念：　　（1）矩阵概念      有m n个数排列成一个m行n 列，并括以方括弧（或圆括弧）的数表称为m行n 列矩阵。　　（2）矩阵加法：  　　（3）矩阵乘法：　　（4）矩阵的求逆运算　　（5）矩阵的除法：　　　　分成两种（1）A\B=inverse(A)*B  （2）B/A=B*inverse(A)，理解上可能有误，不过

原创 图像颜色校正的几种方法

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897注：本文主要参考“彩色人脸图像颜色校正及其在肝病诊断中的应用研究”硕士论文       采集的图片颜色与采集环境有很大关系，同一个样本在不同的采集环境下得到的图片颜色是不一样的，这就影响了样本之间的比较，所以需要对采集到的样本进行颜色校正。我们采用的颜色校正算法是基于监督的思想，即通过标准色板对图片进行颜色校正，目前在颜色校正方向上，已经...

转载 svm性别识别及HOG特征原理浅析

HOG特征原理主要参考http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365651HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog

原创 定位图像中的指定目标实现源码

本文主要用opencv的cvMatchTemplate函数实现的模板匹配，此函数也可自己实现，楼主自己做了一种匹配方法准确度还有待提升，所以在此还是用的opencv的函数，下面先对这个函数做个说明：比较模板和重叠的图像区域 void cvMatchTemplate( const CvArr* image, const CvArr* templ,

原创 指定光照环境色卡颜色值提取源码

主要对每个色块颜色平均值提取后存储到文件，用彩色阈值分割的方法先进行逐个色块的分割，再进行平均值提取，本算法还可以优化，算法时间还可缩短。主要代码如下：void HuiDuTongJi(IplImage* img,int *pArray)//图像的灰度统计{    if(img->nChannels != 1)    {        cout        ret

原创 数字图像处理基础（十一）---缩放、角度旋转和仿射变换及代码实现

源码如下：int  picProcessBasics::IMGAffineTransform(Mat* srcImage, Mat* dstImage_warp,double angle,double scale) {  if(NULL == srcImage)   return -1;    int res = 0; //定义两组点，代表两

转载 数字图像处理资料搜罗

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897做图像处理或计算机视觉研究和开发，常会在线搜索一些资源，日积月累便挖出了一堆比较牛的博主，特别说明：做这个方向的人很多，牛人也很多，但是这些资源大部分主要突出实用主义，相关博主也并不一定是这个领域中的泰山北斗（第一波中大部分都不是学校里的教授），但是他们的空间里真的有料，可以学到很多。不断更新中，但大浪淘沙，我只保留最值得推荐的。第一波...

原创 模式识别学习笔记（六）---Fisher判别

转载 模糊C均值聚类算法的实现

                       模糊C均值聚类算法的实现研究背景   聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个