Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Программирование компьютерного зрения на языке Python
Глава 8. Классификация изображений по содержанию
Поставить закладку
8.1. Метод k ближайших соседей
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 6 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Регистрация
Предыдущая страница
Следующая страница
Оглавление
Предисловие
+
Глава 1. Основы обработки изображений
+
Глава 2. Локальные дескрипторы изображений
+
Глава 3. Преобразования изображений
+
Глава 4. Модели камер и дополненная реальность
+
Глава 5. Многовидовая геометрия
+
Глава 6. Кластеризация изображений
+
Глава 7. Поиск изображений
+
Глава 8. Классификация изображений по содержанию
-
8.1. Метод k ближайших соседей
Простой двумерный пример
Плотные SIFT-дескрипторы в качестве признаков изображения
Классификация изображений - распознавание жестов
8.2. Байесовский классификатор
Использование метода главных компонент для понижения размерности
8.3. Метод опорных векторов
Использование библиотеки LibSVM
И снова о распознавании жестов
8.4. Оптическое распознавание символов
Обучение классификатора
Отбор признаков
Выделение клеток и распознавание символов
Выпрямление изображений
Упражнения
Глава 9. Сегментация изображений
+
Глава 10. OpenCV
+
Приложение А. Установка пакетов
+
Приложение Б. Наборы изображений
+
Приложение В. Благодарности авторам изображений
+
Литература
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*