Posted on: 2013/09/07 by 西瓜 注：下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。 最近一次更新：2013-9-7 一、特征提取Feature Extraction： 二、图像分割Image Segmen
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2016-03-13 23:47:22
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一.经典霍夫变换 霍夫变换是图像处理中的一种特征提取技术,该方法通过在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值来得到一个符合该特定形状的集合,作为结果. 运用两个坐标空间之间的变换,将一个空间中具有相同形状的曲线或者是直线映射到另一个坐标空间中的一个点形成峰值,从而将统计任意性状化为统计峰值问题.
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2016-03-08 00:17:32
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。 In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向
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2016-02-27 19:22:40
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机器学习流程，摘自Ben Hamner的《机器学习小精灵》 这个流程包括如下9步： 以一个行业问题开始 源数据 切分数据 选择一个评价标准 进行特征提取 训练模型 特征选择 模型选择 生产系统
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2016-02-27 15:10:40
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一.类和对象 1.开篇瞎BB 物以类聚。 世间万物皆对象，对象是能接触到的实体。类是一组有相同属性和方法的对象的集合，或者说它们的特征提取，类是一种抽象的概念。类由属性和方法组成，属性是它的各种静态的特征，方法是它能干啥。《易》有云，“物以类聚，人以群分”。 打个比喻，有一群人都在追一个很可爱的姑娘
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2016-02-10 23:21:13
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5.验证码的处理 碰到验证码咋办？这里分两种情况处理： google那种验证码，凉拌 简单的验证码：字符个数有限，只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的，这种还是有可能可以处理的，一般思路是旋转的转回来，噪音去掉，然 后划分单个字符，划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库
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2016-01-29 19:34:30
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骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。 1、骨架提取 骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。 morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和media
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2016-01-28 20:55:33
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霍夫变换可以用于直线检测，圆检测等。我需要解决的问题是二维点云线特征提取，相关文献上说霍夫变换可以提取，决定深入学习一下。 先上两张图：直线的表达式采用极坐标表示ρ=xcosθ+ysinθ，关于ρ和θ的几何意义如图。证明下面的图可以说明。 因此过某一点A的极坐标方程可以表示所有过A点的直线族。 同理
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2016-01-27 22:58:34
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十三种基于直方图的图像全局二值化算法原理、实现、代码及效果（转）http://www.cnblogs.com/carekee/articles/3643394.html图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过...
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2016-01-24 11:34:06
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这两天一直在看深度学习的东西，看的头晕脑胀，不过晕乎归晕乎，感觉对模式识别中的特征提取有了更深一点的小理解，暂时记载下来。 突然觉得，模式识别的所有问题都绕不过两个关键门槛，第一是分类器，第二便是特征提取。而且几乎所有模式识别方面的研究都是在优化这两个问题，要么是造一个更牛的分类器，要么是找出...
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2016-01-14 15:48:53
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