| 共 9 篇文章 |
|
OpenCV特征点检测算法对比。首先通过大量的具有比较明显的haar特征（矩形）的物体图像用模式识别的方法训练出分类器，分类器是个级联的，每级都以大概相同的识别率保留进入下一级的具有物体特征的候选物体，而每一级的子分类器则由许多haar特征构成（由积分图像计算得到，并保存下位置），有水平的、竖直的、倾斜的，并且每个特征带一个阈值和... 阅551 转3 评0 公众公开 17-06-08 16:10 |
OpenCV混合高斯模型前景分离OpenCV混合高斯模型前景分离运动检测的一般方法 目前，运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。在程序初始化部分定义高斯混合模型参数CvGaussBGModel* bg_model=NULL;在读取第一帧图像（背景图像）时，进行高斯背景建模bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(image, 0);image可... 阅86 转1 评0 公众公开 17-06-08 15:10 |
end end function Qt=E_step(data,mu,m_sigma,mp)//E_STEP n_model=length(mp);end end function loglik=loglike(data,mu,msigma,mp)//似然值 n_center=size(mu,1); pxj=zeros(size(data,1),n_center); for j=1:n_center pxj(:,j) = GaussianPDF(data, mu(j,:), msigma(:,:,j)); end F = pxj*mp'&... 阅492 转2 评0 公众公开 17-06-08 15:08 |
混合高斯模型(GMM)Spark MLlib调用实例(Scala/Java/Python)[java] view plain copy import org.apache.spark.ml.clustering.[python] view plain copy from pyspark.ml.clustering import GaussianMixture # loads data dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt") gmm = Ga... 阅663 转1 评0 公众公开 17-06-08 15:07 |
