模型分割

应用统计肤色模型和相对于块原点能量的肤色分割 1. 肤色分割简介 (1)统计肤色模型简介 在前面的文章中,我们利用训练数据已经成功计算出训练数据的后验概率P(Cs|v),即已知像素值判断属于肤色类的概率.同时我们获得后验概率大于不同阈值的肤色掩膜.但之前并没有给出统计肤色模型的肤色检测效果,因为测试效果取决于训练数据对应像素所在的RGB颜色空间分布.本篇将给出统计肤色模型的应用效果,同时改进单一使用模型的缺陷. (2)块原点能量简介 图像中被分割出来的肤色块后面统称为块.根据统计肤色模型在一幅图

利用图分割算法对图片进行分割是目前比较流行的算法之一.利用这种方法对图片进行分割时需要对相应的能量函数进行最小值搜索,当能量函数在定义域中属于凸函数时利用梯度下降法.EM等经典算法可以得到唯一的极值解,该解便是全局最小解.但是对于能量函数在定义域中不是凸函数,利用上面的经典算法很容易陷入局部极小值问题,从而很难得到理想效果.虽然采用模拟退火方法可以减轻陷入局部极小值可能性,但是这并不是最优的解法. 利用图模型求解能量函数最优解给这类问题的解答带来了新的途径,而mincut算法就是求解图模型的一种

在我们使用python manage.py startapp xxx命令创建新的应用时,Django会自动帮我们建立一个应用的基本文件组织结构,其中就包括一个models.py文件.通常,我们把当前应用的模型都编写在这个文件里,但是如果你的模型很多,那么将单独的models.py文件分割成一些独立的文件是个更好的做法. 首先,我们需要在应用中新建一个叫做models的包,再在包下创建一个__init__.py文件,这样才能确立包的身份.然后将models.py文件中的模型分割到一些.py文件中,

原文链接 网格分割是什么 网格由顶点和面组成,我们对网格顶点或者面的进行分类,就是网格分割.它是一个分类问题,而分类问题是机器学习里的经典问题. 分割需要对数据进行特征建模,这个建模方法可以是人工的,比如各种几何相关的特征构建:建模方法也可以是自动的,比如深度学习的特征学习方法. 分类的方法,可以是自动分类,比如无监督学习里的各种分类方法:也可以是监督学习,因为分类是一个很主观的问题,我们可以从学习集里学习到分类的标准:还有最近用的比较多的深度学习.下面这张图很好的给网格分割方法做了个分类. 常

今年找实习不够顺利,以过去为镜,总结一下自己的一些不足 在简历投递中,我主要是考虑BAT这三家,AT都有熟人可以内推,但A家号称可以实习一个月,而T家一向都是3个月左右,Baidu需要的实习时间就更长了,我只能保证一个月的实习.去年听闻有些师兄乱拿实习offer,然后秋招进入一些公司的黑名单,故我慎之又慎,宁可错过实习,只投了A家. 阿里巴巴 我对阿里巴巴的期待很大,吴总也知道这点,2月份HR跟他说可以内推的时候,他就第一时间跟我说,然后我赶紧把简历做好,并发给了他. 3.2号 我在阿里巴巴实习

免费开源3D模型设计软件汇总 3D 打印需要先通过计算机辅助设计(CAD)进行建模,再将建好的3D模型“分割”成逐层的截面,从而指导3D打印机进行逐层打印.因此用于3D打印的3D模 型大都储存或输出成为.stl文件格式.下面就为大家总结目前市场上主要的免费3D建模软件.希望对对3D打印建模感兴趣的朋友们有帮助. 基于网页的3D模型设计软件有: 3d Tin 3D 打印需要先通过计算机辅助设计(CAD)进行建模,再将建好的3D模型“分割”成逐层的截面,从而指导3D打印机进行逐层打印.因此用于3D打

OpenCV基于图像轮廓填充连通区内部空洞 前言: 最近在做火焰识别项目时使用了一种火焰颜色模型分割疑似火焰区域,由于火焰内部温度高.焰色偏白而被该模型舍弃,造成火焰连通区域内部有空洞,影响进一步的火焰判断.通过查找资料学习,我使用cvFindContours()函数与cvFillPoly()函数填充连通区内部空洞,取得了良好的效果,特写此片博文总结.分享我的经验. 1. 主要函数介绍 1.1 FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr*

电力窃漏电用户的自动识别的笔记: 目标: 1.归纳漏电用户的关键特征,构建漏电用户的model 2.利用事实监控的数据,懂所有的用户进行实时诊断 注意的点: 1.某一些大用户不可能存在漏电行为,例如银行.学校和工商等. 2.漏电用户的窃电开始时间和结束时间是表征其漏电的关键节点,在这些节点上,用户的用电负荷和终端报警数据会有一定的变化. 样本数据抽取是务必包含一定范围的数据,并通过用户的负荷数据计算出当天的用户的用电量. 数据探索分析: 1.分布分析: 所有漏电用户的分布分析,显示每个类别的漏电

概要 pyaudio有这么几个功能: - 提取特征 - 训练并且使用分类器 - 语音分割功能 - 内容关系可视化 python实现,好处有这么几个 - 适合做计算分析类型操作(编码少,效率不低) - 免费 - 不需要很复杂的搭环境 - 大量的第三方库可以使用 具体功能 特征提取(feature extraction):关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification):监督学习,需要用已有的训练集来进行训练.交叉验证也实现了,进行参数优化使用.分类器可以保存在文件中以后使用.