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如果把角θ看作以原点为中心的像钟表指针一样旋转射线的旋转角的话，三角比就扩展到了三角函数。在射线上取一点P(x,y)，OP的长为r（r>0)，这样，就可以定义角θ的各类三角函数。在三角函数中表示旋转了多少度时，-60°和300°虽然终边相同，但它们是两个不同的角。但是在几何学里，60°和300°却是相同的角。接下来看看θ变化时，三角函数值是如何变化的。首先，当θ=360°和θ=0°时终边位置相同，所以sin360°=sin0°, cos360°=cos0°,tan360°=tan0°其它的
通过本例程学习，掌握了read_image读取多幅图像，channels_to_image算子的使用。本例程的算法思路是通过求取各个通道求取暗的和亮的部分，然后各个通道使用union1进行联合，得到的联合后的暗图像和明亮图像，然后求取明暗图像的交集。后续经过基本的选择处理，得到漏焊的焊点。get_system ('clip_region', Information)
set_system ('clip_region', &
(1) fast threshold(mage: Region: MinGray, MaxGray, Minsize:) ①算子描述: 全局阈值,此算子与threshold类似,只是多了一个輸入参数MinSize :提取对象的最小尺寸(2) gray histo(Regions, Image : : : Ab
(1)函数原型: select shape proto(Regions, Pattern, SelectedRegions , Feature, Min, Max)(2)函数功能: 依据某种相互关系筛选区域。(3) Feature参数的选项： 1）dista
(1)聚类的简介： 聚类是一种无监督学习方法,试图将数据集中的样品划分为若干个通常不相交的子集。(2)聚类的两个基本问题： ①性能度量： 用于度量聚类结果的好坏,即相同簇样本尽可能相似,不同簇样本尽可能不同。性能度星可分为两类,一,外部指标,将聚类结果与外部指标相比较,二,内部指标,直接考察聚类结果
在学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV实现我们直接将像素值作为特征，实现了KNN算法的手写数字识别问题，并得到了较好的准确率，但是就像其他机器学习算法一样，KNN的对象同样是特征，所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN实现手写数字识别的任务。下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法提取特征，作为KNN的的输入，最后与像素值特征的结果进行对比。在数据方面还是使用之前生成的5000张手写数字图片，并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV实现，写出如下代码：#incl
在OpenCV的安装文件路径/opencv/sources/samples/data/digits.png下，有这样一张图：图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字，每5行为一个数字，总共50行，共有5000个手写数字，每个数字块大小为20*20。为了后续方便处理，我们先写一段小程序把这5000个图截取出来：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using&nb
简介KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法，本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例，然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类，就是A的类别。从上面一句话中可以看出，KNN的原理非常简单粗暴，而且是一种“在线”的学习方式，即每一次分类都需要遍历所有的训练样本，此外KNN算法还有几个要素：K，距离，分类决策规则。要素对于KNN而言有三个要素：1.K的选择：K值是KNN算法中为数不多的超参数之一，K值的选择也直接影响着模型的性能。如果我们把k值设置的比较小，那么意味着我
(1) KNN算法简介： KNN算法,即K近邻算法是一种监督学习算法,本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的 K个实例,然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类,据他们的主要分类来决定新数据的类别。(2) KNN算法的三个要点： ①K的选择: &nbs