​ 计算显示Harris特征点 % 通过改变变量max_n和min_n改变特征点数范围 首先，需要算法来确定合适的数学模型，将一幅图像中的像素坐标与另一幅图像中的像素坐标关联起来。 其次，算法需要确定与各种图像相关的正确配准。可以使用点到点（pixel-to-pixel）的直接比较与梯度下降相结合的算法估计这些参数（配准）。 找到每幅图像中不同的特征，进行有效匹配，以便在图像对之间快速建立对应关系。当一个全景图中存在多个图像时，使用现有技术计算全局一致性的配准集，并找出图像重叠的部分。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「人工智能专属驿站」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_68894275/article/details/125138398 已经阐述了一个 检测的算法 基于Matlab的图像拼接系统研究 ，采取GUI的形式_人工智能专属驿站的博客-CSDN博客 图  原始待匹配的图像    图像 焦点检测和匹配的结果   ​

Kaggle-WhatsCooking-机器学习 来源 目标-使用食谱成分来预测美食类别 语言-Python 套餐-NumPy，Pandas，Sci-Kit Learn 数据文件概述 >>df_train.info() Int64Index: 39774 entries, 0 to 39773 Data columns (total 3 columns): cuisine 39774 non-null object id 39774 non-null int64 ingredients 39774 non-null object dtypes: int64(1), object(2) >>df_train.head()

网络消费者行为特征及策略.pdf

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。

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通过深度学习模型对室内楼道环境的视觉信息进行处理，帮助移动机器人在室内楼道环境下自主行走。为达到这个目的，将楼道环境对象分为路、门、窗户、消防栓、门把手和背景六类，通过图像的语义分割实现对象识别。在对楼道环境的六类对象进行分割的实验中发现，由于门把手比起其他对象小很多，影响了对它的识别效果；将六分类模型改为“5 2”分类模型，解决了这个问题。分类模型的基础是全卷积神经（FCN）网络，可以初步实现图像的分割。为了提高FCN网络的分割效果，从三个方面进行了实验研究：a）取出FCN网络的多个中间特征层，进行多层特征融合；b）考虑到移动机器人行走过程中视觉信息的时间序列特点，将递归神经网络（RNN）的结构纳入到FCN网络中，构成时间递归的t-LSTM网络；c）考虑到二维图像相邻像素之间的依赖关系，构成空间递归的s-LSTM网络。这些措施都有效地提高了图像的分割效果，实验结果表明，多层融合加s-LSTM的结构从分割效果和计算时间方面达到综合指标最佳。

使用混合特征减少方法的 SVM 分类器进行高光谱图像分类 (mRMR-PCA)，简单易懂

此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Laws纹理测量等，希望给有需要的人省去一些找代码的麻烦