mo_3.m_lbp特征提取，fitcecoc训练svm模型，predict预测，人脸分类。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。
2025/8/4 5:45:50
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这个利用行人HOG特征通过SVM分类器进行分类的代码。
程序运行环境为VS2013+OpenCV2.20。
程序内可以选择Opencv自带的行人检测算法，也可以自己训练HOG特征进行检测。
如果自己训练的话，需要在D盘建立一个文件（具体文件名程序中有）里面存在训练的正负样本，和测试样本。
具体D盘的这个文件夹在本人自愿中已上传，需要请自行下载。
程序运行环境为VS2013+OpenCV2.20。
程序内可以选择Opencv自带的行人检测算法，也可以自己训练HOG特征进行检测。
如果自己训练的话，需要在D盘建立一个文件（具体文件名程序中有）里面存在训练的正负样本，和测试样本。
具体D盘的这个文件夹在本人自愿中已上传，需要请自行下载。
2025/7/30 21:48:56
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此数据集包含1000张图片，总共分为10类。
分别是人，沙滩，建筑，大卡车，恐龙，大象，花朵，马，山峰，食品十类。
每类100张，可用于验证机器学习中的KNN,kmeans,贝叶斯，SVM等机器学习算法。
可以为计算机性能较差的机器学习爱好者提供浅层研究的数据集。
分别是人，沙滩，建筑，大卡车，恐龙，大象，花朵，马，山峰，食品十类。
每类100张，可用于验证机器学习中的KNN,kmeans,贝叶斯，SVM等机器学习算法。
可以为计算机性能较差的机器学习爱好者提供浅层研究的数据集。
2025/7/14 6:18:29
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我的环境是opencv2.4.13，环境是VS2013，经过训练xml文件实现人脸sad，smile，surprise表情识别，直接打开就可以使用。
2025/7/7 14:07:50
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颜色分类leetcode哈里斯角Kps和描述符提取这是纯numpy的Hog特征提取特征描述符特征描述符是图像或图像块的表示，它通过提取有用信息并丢弃无关信息来简化图像。
通常，特征描述符将大小为宽x高x3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量/数组。
在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64x128x3，输出特征向量的长度为3780。
请记住，可以针对其他大小计算HOG描述符，但在这篇文章中，我坚持使用原始论文中提供的数字，以便您可以通过一个具体示例轻松理解该概念。
这一切听起来不错，但什么是“有用的”，什么是“无关紧要的”？要定义“有用”，我们需要知道它“有用”是为了什么？显然，特征向量对于查看图像是没有用的。
但是，它对于图像识别和对象检测等任务非常有用。
当将这些算法产生的特征向量输入到支持向量机(SVM)等图像分类算法时，会产生良好的结果。
但是，什么样的“特征”对分类任务有用？让我们用一个例子来讨论这一点。
假设我们要构建一个对象检测器来检测衬衫和外套的纽扣。
纽扣是圆形的（在图像中可能看起来是椭圆形的）并
2025/6/19 13:18:46
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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