opencv中注意相关事项
2013-05-07 13:43
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1.在OpenCV中没有向量(vector)结构
2.在计算机视觉中,一个重要的错误来源就是源点定义的不统一:避免此类现象最好办法就是在最开始的时候哦检测一下系统,在所操作的图像块的地方画点东西试试
3.IplImage和CvMat之间的一个重要区别在于imageData。
CvMat的data元素类型是联合类型,所以必须说明需要使用的指针类型。
imageData指针是字节类型指针(uchar*)
4.如果某函数可使用CvMat,那也可使用IplImage,反之亦然
5.内存存储器(memory storage)是OpenCV在创建动态对象时存取内存的技术
6.把OpenCV中的序列想象为许多编程语言中都存在的容器类或容器类模板(如c++中的vector)
7.学习(learning):调整参数来达到目的的过程
8.有标签的机器学习是有监督的,如果没有标签,则是无监督的
9.除了Mahalanobis和K均值算法在CXCORE库中,人脸检测算法在CV库中,其他算法都在ML库中
10.机器学习流程
(1)第一个问题是怎么采集数据并给数据定标签,需要定义有目标在场景中得确切含义
(2)获取了很多数据之后,该怎么给数据定标签?首先需要决定标签的意义
(3)数据定好标签之后,需要决定提取哪些特征,必须寻找表达物体固有属性的特征
(4)如果有背景信息,可能想首先把背景去除,提取出物体;然后进行图像处理(归一化图像、尺度改变、旋转、直方图均衡),计算很多特征
(5)一旦数据被转换成特征向量,便需要把数据分成训练集、验证集和测试集
(6)数据已经准备好,下面是选择分类器
11.如果不需要训练很快,但是需要精确度很高,可选择boosting和随机森林
12.时刻牢记输入数据矩阵的构成方式(行,列)=(数据样本,特征变量)
13.第一个boosting算法叫AdaBoosting
14.openCV新建工程后记得在Link(Alt+F7)选项中添加cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib
2.在计算机视觉中,一个重要的错误来源就是源点定义的不统一:避免此类现象最好办法就是在最开始的时候哦检测一下系统,在所操作的图像块的地方画点东西试试
3.IplImage和CvMat之间的一个重要区别在于imageData。
CvMat的data元素类型是联合类型,所以必须说明需要使用的指针类型。
imageData指针是字节类型指针(uchar*)
4.如果某函数可使用CvMat,那也可使用IplImage,反之亦然
5.内存存储器(memory storage)是OpenCV在创建动态对象时存取内存的技术
6.把OpenCV中的序列想象为许多编程语言中都存在的容器类或容器类模板(如c++中的vector)
7.学习(learning):调整参数来达到目的的过程
8.有标签的机器学习是有监督的,如果没有标签,则是无监督的
9.除了Mahalanobis和K均值算法在CXCORE库中,人脸检测算法在CV库中,其他算法都在ML库中
10.机器学习流程
(1)第一个问题是怎么采集数据并给数据定标签,需要定义有目标在场景中得确切含义
(2)获取了很多数据之后,该怎么给数据定标签?首先需要决定标签的意义
(3)数据定好标签之后,需要决定提取哪些特征,必须寻找表达物体固有属性的特征
(4)如果有背景信息,可能想首先把背景去除,提取出物体;然后进行图像处理(归一化图像、尺度改变、旋转、直方图均衡),计算很多特征
(5)一旦数据被转换成特征向量,便需要把数据分成训练集、验证集和测试集
(6)数据已经准备好,下面是选择分类器
11.如果不需要训练很快,但是需要精确度很高,可选择boosting和随机森林
12.时刻牢记输入数据矩阵的构成方式(行,列)=(数据样本,特征变量)
13.第一个boosting算法叫AdaBoosting
14.openCV新建工程后记得在Link(Alt+F7)选项中添加cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib
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