Opencv检测不同颜色的电线是否接好机器视觉检测物体要根据检测对象的特征找到最方便快捷的方法，最近做了一个靠颜色像素来区分电线的小项目，颜色区分是inRange方法，这个方法检测的是HSV彩色图像的范围，需要将图像转换为HSV图像。如图，要检测图中六条线是否都接好并且位置没有错误，观察背景，大多都是灰黑色的物体，只有这些电线颜色比较鲜明，因此选择用颜色像素来区分。设计算法：其实也没有什么...

什么是机器学习机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算程序在完成任务T之后,获得经验E, 表现效果为P. 如果任务T的性能表现(衡量效果P的标准) 随着E的增加而增加. 那么这样的计算机程序就被称为机器学习程序.为什么需要机器学习自动化升级与维护解决那些算法过于复杂, 甚至根本没有已知算法的问题.在机器学习的过程中协助人类对未知事物的洞察.机器学习的问题建模问题所谓机器学习

归一化有些情况每个样本的每个特征值具体值并不重要,但是每个样本特征值的占比更加重要.pythonjavaphp20171020820185302019………归一化即是用每个样本的每个特征值除以该样本的各个特征值绝对值总和. 变换后的样本矩阵每个样本的特征值绝对值之和为1.归一化相关API:# norm范数# l1- l1范数向量中每个元素绝对值之和# l2- l2范数向量中每个元素平方之和r =

自然语言处理(NLP)Siri工作流程: 1. 听2. 懂3.思考4. 组织语言5.回答语音识别自然语言处理 - 语义分析业务逻辑分析 - 结合场景 上下文自然语言处理 - 分析结果生成自然语言文本语音合成自然语言处理自然语言处理的常用处理过程:先针对训练文本进行分词处理(词干提取, 原型提取), 统计词频, 通过词频-逆文档频率算法获得该词对整个样本语义的贡献, 根据每个词对语义的贡献力度, 构

如何从零开始学习人工智能  以下内容仅仅是我个人的见解，如果有说的不合适的地方，希望各位读者评论或私信指出，如果有不同的观点，也可以与我一起讨论。  近几年来，随着人工智能的发展，越来越多的人希望走进AI的大门，从事人工智能的相关工作，不论是人工智能的哪一行业，其基础都是机器学习，以下就是我个人学习及从事机器学习相关工作三年来，得出的一些经验。1 . 该从哪里入门  不管是学什么，入门都是最重要的

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数据集找不见了，可以自己拍点。。。。。。代码是对的物体识别读取每个图片文件, 加载每个文件的特征值描述矩阵, 整理训练集, 与某个类别名绑定在一起.基于隐马模型, 对三个类别的特征值描述矩阵训练集进行训练, 得到3个隐马模型, 分别用于识别三个类别.对测试集分别进行测试, 取得分高的为最终预测类别."""物体识别"""import osimport numpy as npimport hmmlea

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