作为一名人工智能之计算机视觉的技术博主，最常被问到的莫过于「如何入门CV」了。 今天，给大家双手奉上一份保姆级 CV 学习路线。但是，这个保姆级不是形容这份指南有多详细，而是这是一份考虑到不同基础受众和求职环境，一份非常贴心的学习路线。 如何系统的学习 入门CV最忌讳的就是一开始就猛啃高深的理论。你不仅会看的一头雾水，还会积极性受打极大打击。头两个月从实战和调包入手，背后的原理大概知道就好。 理论的学习和项目实战尽量一起进行，单纯地啃理论很容易“阅后即焚”。 CV可以速成，但是过程会很痛苦，而且底子会不
本文介绍了KNN算法在图像分类问题中的应用，并分析了KNN算法在处理图像分类问题时所遇到的问题。针对这些问题，文章提出了各种改进的算法，包括如何解决样本不平衡问题，如何提高分类效率等。
机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断（预测）结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时（判断另一个孩子能不能成为运动员），模型就会给出相应的判断。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
今天讲降龙算法的亚像素拟合算法。这是我们后续学习其它大部分算法的基础，因为只要你想手撕图像处理算法，就必须要面对亚像素精度的计算，这是绕不过去的一个知识点。
AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。 目前入门CV的常用套路就是： 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章，了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorf
AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是： 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章，了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorflo
前言：OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口，现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目，研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
在2004年，不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe的论文《尺度不变关键点中的独特图像特征》中提出了一种新的尺度不变特征变换（SIFT）算法，该算法提取关键点并计算其描述符。回顾一下SIFT算法的计算步骤，主要包括四个步骤。
导读：OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口，现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目，研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
前面我们学了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》BFMatcher的匹配，这一章我们看一下FLANN的特征匹配。
一：KMeans算法介绍 KMeans算法MacQueen在1967年提出的，是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。如果从
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
作者：阿迪蒂亚·夏尔马（Aditya Sharma）、维什韦什·拉维·什里马利（Vishwesh Ravi Shrimali）、迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较：http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html 。以及利用视差图合成新视点： http://www.cnblogs.com/riddick/p/
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
前面学过了简单的回归和决策树，当然仅仅是使用起来简单。实际上，线性回归和决策树是很多其他算法的基础，很多高级的算法都是基于它们的组合或者变种。下面我们来看一个另外的东西，叫分类。
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与knn算法部分。
前面我有几章是专门设置怎么读取视频操作的文章《C++ OpenCV播放视频及调用摄像头显示》，最近学完了一些形态学的基础操作及特征提取后，我们开始重新学习视频一操作，今天我们先来研究一下背景消除建模BSM。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性或易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。
本文介绍了KNN算法在图像分类和手写数字识别中的应用，并通过具体代码示例讲解了如何实现。
最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。
关于OpenCV图像拼接的方法，如果不熟悉的话，可以先看看公众号整理的如下四篇文章介绍：
没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。顾名思义，爬山就是我们日常所理解的爬山运动，而目的就是要登上山顶，想要到达山顶，每一步应该是向着山顶迈进的，经过一步一个脚印终于到达了山顶，就能真正体会到什么是“山登绝顶我为峰”豪迈姿态。当然了也别忘了“山外青山楼外楼”，也许所登山峰在当地是最高峰，但再高也没有珠穆朗玛峰。
1.k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） k近邻算法是一个基本分类和回归方法，k-NN的输入时实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出是实力的类别，可以取多类。k-NN不具有显式的学习过程，k-NN实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并且作为其分类的“模型”。 k-NN简单直观：给定一个训练集，对新的输入实力，在训练数据集中找到与该实例最近邻的k个实例，这k个实例的多数所属于的类别就作为新实例的类。 输入：训练数据集T=(x1,y
本程序主要参照论文，《基于OpenCV的脱机手写字符识别技术》实现了，对于手写阿拉伯数字的识别工作。识别工作分为三大步骤：预处理，特征提取，分类识别。预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理，特征提取将图像转化为特征向量，分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理，最后根据分类结果完成识别工作。
该文介绍了图像处理中的漫水填充算法（Flood Fill），这是一种基于递归的图像填充算法，可用于填充图像中的连续颜色区域。文章中还介绍了OpenCV中的floodFill函数，该函数可以方便地实现漫水填充算法。此外，文章还介绍了该算法的应用场景，如标记图像中的目标区域、图像分割等。
Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具，也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。主要包含了三部分：Airtest IDE、Airtest（用截图写脚本）和 Poco（用界面UI元素来写脚本）。来自Google的评价：Airtest 是安卓游戏开发最强大、最全面的自动测试方案之一。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读，加深对图像识别原理的理解（公众号贴出的代码显示不全仅供参考，详细代码可以在git
自动化测试使用过程中，发现很多App无法获取到控件、资源ID等内部资源，而目前主要的移动端自动化测试工具基本都是基于获取内部控件元素来进行操作。因此，传统的测试框架和工具无法满足项目组游戏自动化测试的需求。
Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。 一、Kmeans原理 1. 输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 输出：数据data对应的标签label，每一个数据都会对应一个label（范围0 ~ ClusterCnt-1），表示该数据属于哪一类。
概述： 本文中小编将会跟大家分享一下OpenCV3.1.0中图像二值化算法OTSU的基本原理与源代码解析，最终还通过几行代码演示了一下如何使用OTSU算法API实现图像二值化。 一：基本原理 该方法是
在这篇文章中，我们将会通过使用之前学习过的OpenCV的知识，比如：高斯模糊，灰度操作，边缘检测，二值化操作等。如果之前没有接触过，可以通过之前专栏的文章了解。
Opencv是一个计算机视觉库，Opencv所提供的函数能非常高效的实现计算机视觉算法。
前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，有的时候，稍许感受到受人信任也是一种压力，愿我不辜负大家对我的信任），于是今天开始Top 10 Algorithms in Data Mining系列第三篇文章，即本文「从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法」的创作。
机器学习领域有一条“没有免费的午餐”定理。简单解释下的话，它是说没有任何一种算法能够适用于所有问题，特别是在监督学习中。 例如，你不能说神经网络就一定比决策树好，反之亦然。要判断算法优劣，数据集的大小和结构等众多因素都至关重要。所以，你应该针对你的问题尝试不同的算法。然后使用保留的测试集对性能进行评估，选出较好的算法。 当然，算法必须适合于你的问题。就比如说，如果你想清扫你的房子，你需要吸尘器，扫帚，拖把。而不是拿起铲子去开始挖地。 大的原则 不过，对于预测建模来说，有一条通用的原则适用于所有监督学习算法。
K-means算法MacQueen在1967年提出的，是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。从机器学习的角度看，K-means属于一种无监督的机器学习方法。无监督学习（Unsupervised Learning）简单的说就是在不给定正确答案（标签）的情况下，在数据中找到一些相似的特征用以分析（分类）数据的方法。而在K-means算法解决图像的问题中，就是在对图像的像素点进行分类，达到图像分割的目的。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213，
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 直线拟合原理 给出多个点，然后根据这些点拟合出一条直线，这个最常见的算法是多约束方程的最小二乘拟合，如下图所示: 但是当这些点当中有一个或者几个离群点(outlier)时候，最小二乘拟合出来的直线就直接翻车成这样了： 原因是最小二乘无法在估算拟合的时候剔除或者降低离群点的影响，于是一个聪明的家伙出现了，提出了基于权重的最小二乘拟合估算方法，这样就避免了翻车。根据高斯分布，离群点权重应该尽可能的小，这样就可以降低它的
到目前为止，我通过解读Stefano Mattoccia教授的经典讲义，介绍了立体匹配算法的全貌。然后介绍了几个经典的立体匹配算法的评价指标和数据集。下一步我将介绍经典的立体匹配算法，并展示它们在实际中的应用。
假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的。 直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。
AI 科技评论按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷
AI 研习社按：在神经网络的成功的带动下，越来越多的研究人员和开发人员都开始重新审视机器学习，开始尝试用某些机器学习方法自动解决可以轻松采集数据的问题。然而，在众多的机器学习算法中，哪些是又上手快捷又
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