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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基于SVM支持向量机的车牌识别系统，识别到的结果直接在界面上显示，图像可来自图片或者摄像头，运行surface.py可以进行识别
2025/6/6 22:44:18
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用PCA法进行烟雾检测。
输入的图像为两张，然后训练SVM，最后检测出第二张图像是否有烟雾。
该方法由Dr.RaulRojas.实现，内附论文和数据mat。
Matlab源代码。
注意图像长宽像素必须是16的倍数。
输入的图像为两张，然后训练SVM，最后检测出第二张图像是否有烟雾。
该方法由Dr.RaulRojas.实现，内附论文和数据mat。
Matlab源代码。
注意图像长宽像素必须是16的倍数。
2025/5/6 8:01:51
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opencv3.1用SVM实现MNIST,可读取自己的图片，用Windows画板黑底白字，保存在测试项目路径下即可识别手写字
2025/5/5 13:11:05
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研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.
2025/4/23 15:28:28
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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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