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简单的说便是从图片检索数据库中检索出满足条件的图片，图像检索技术的研究根据描述图像内容方式的不同可以分为两类：一类是基于文本的图像检索技术，一类为基于内容的图像检索技术。它最早用于对于文章内容的检索，原理是将文本看作是单词的集合，不考虑其中的语法，上下文等等。通过建立词典，对每个单词出现次数进行统计，以便得到文本内容的分类。计算机视觉的专家从中获得灵感，将其用于图像的检索中，就有了Bag Of F

直方图直方图基本原理什么是直方图呢 ？通过直方图我们可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的 x 轴是灰度值（ 0 到 255）， y 轴是图片中具有同一个灰度值的像素点的数目。关于直方图的重要函数解释cv2.calcHist () 可以帮助我们统计一幅图像的直方图。cv2.calcHist(images; channels; mask; histSize; ranges[; hist[

一、Harris角点算法Harris算法原理基本思想：如果像素周围显示存在多于一个方向的边，就认为该点为兴趣点，也称改点为角点。Harris角点检测器可以给出图像中检测到兴趣点，但它并没有提供在图像间对兴趣点进行比较的方法，我们需要在每个角点添加描述子，以及对这些描述子进行比较，在图像中搜索有价值的特征点时，使用角点是一种不错的方法。 角点是很容易在图像中定位的局部特征， 并且大量存在于人造物体中

什么是SVM最大间隔与分类对偶问题1.等式约束2.不等式约束的KKT条件3.KKTSMO高效优化算法编程求解线性SVM通过SMO-SVM实现对鸢尾花数据集的二分类总结什么是SVMSVM（全称Support Vector Machine）中文名支持向量机。SVM是一种监督机器学习算法，是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求

KNN算法的两个常用实际例子一、使用K-邻近算法来对电影的类型进行判断1.实验思路：2.代码实现：3.运行截图：4.完整代码展示：二、在约会网站上使用KNN算法1.实验思路及代码实现：（一）准备数据：从文本文件中解析数据（二）分析数据：使用Matplotlib创建散点图（三）准备数据：归一化数值（四）测试算法：作为完整程序验证分类器（五）使用算法：构建完整可用系统一、使用K-邻近算法来对电影的类型

（一）、什么是Logistic回归（二）、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1.Sigmoid函数2.Logistic回归的优缺点3.logistic回归的一般过程（三）、梯度上升最优算法python实现1.梯度上升法的基本思想2.普通梯度上升算法实现3.随机梯度上升算法实现3.随机梯度算法运行测试（四）、Logistic实战之预测病马死亡率1.数据收集2.分析数据3.训练算法（一

1.什么是相机标定2.相机标定数学坐标分析3.镜头畸变对成像的影响4.相机标定常用方法1. 传统相机标定法2.主动视觉相机标定法3. 相机自标定法5.基于Opencv相机标定实现6.总结1.什么是相机标定所谓的相机标定就是将外界世界的坐标信息转化为计算机（自带相机/摄像头）可以理解的“距离”，将世界坐标系转换到相机坐标系。我们可以理解为从一个坐标系转换到另一个坐标系所需要的转换关系就是相机标定。简

  这是基于opencv以及调用某位大佬cvui的库进行创作的图形化界面数字图像处理系统，该系统能对图像进行五种增强操作处理，分别是灰度图像log变换增强，彩色图像log变换增强，拉普拉斯算子增强，图像的反转以及图像的饱和度增强。完整代码在页尾，自取。话不多说，上截图源码地址:github(image-processing-System)温馨提示：使用此代码前请先下载cvui库：cvui...

一、Harris角点算法Harris算法原理基本思想：如果像素周围显示存在多于一个方向的边，就认为该点为兴趣点，也称改点为角点。Harris角点检测器可以给出图像中检测到兴趣点，但它并没有提供在图像间对兴趣点进行比较的方法，我们需要在每个角点添加描述子，以及对这些描述子进行比较，在图像中搜索有价值的特征点时，使用角点是一种不错的方法。 角点是很容易在图像中定位的局部特征， 并且大量存在于人造物体中