问题：用cv2读取摄像头，帧率取25，不定时出现H.264解码异常，同时图像花屏。解决方案：用多线程和queue队列，一个线程读取摄像头，另一个线程显示，读取摄像头速度设置更快的时候，比如，每1ms拍一张，而显示和保存还是25fps，此时不再出现花屏和卡帧问题，延时也变短了。。。...

聚类分析根据模式之间的相似性对模式进行分类，属于非监督分类，即基本上没有先验知识可依据或参考。

常用线性判别分类器总结。

模式识别笔记1 | 距离和相似性测度模式特征向量由不同物理量构成，它们的单位并不都相同，当某一分量单位变化时（如m变成cm），可能会出现不同的分类结果。为了避免这一问题，通常使特征数据标准化，使其与变量的单位无关，标准化后各点的相对位置不变，分类结果不变。同理，当感觉数值整体上都过大或者过小，也可采用类似的方法处理。消除量纲影响规范化法一：将样本的每一维特征都平移和放缩到[0,1]范围内，首先计算

距离分类算法及其性能评价方法：模板匹配法、最近邻的基本算法和加速算法、剪辑近邻、压缩近邻、K-近邻。

本文主要介绍广义线性判别函数分类器、多层感知器网络、支持向量机等非线性分类器。

降低特征维度的方法可以分为两大类：特征选择和特征提取。所谓特征选择是指从原始生成的d维特征中挑选出d'个特征构成新的特征矢量的过程，特征选择的目的是要从原始的特征中挑选出对分类最有价值的一组特征，而抛弃掉与分类无关或对分类贡献很小的特征。特征提取也是由原始生成的d维特征得到d‘维特征的过程，不同的是，这些特征不是从原始数据直接挑选出来的，而是依据某种变换得到的...