OpenCV机器学习项目实战(Python版)

OpenCV机器学习项目实战(Python版)
共23节 1186人在学 课程详情
  • 机器学习基础

    • 使用KNN(K临近)模块完成数据分类
    • 使用SVM(支持向量机)模块完成数据分类
  • 使用KNN识别字符

    • 识别手写体数字
    • 识别英文字母
  • 求解数独

    • 定位数独图像内单元格中的数字
    • 构造KNN模型
    • 识别数独图像中的数字
    • 计算数独
    • 在数独图像上绘制计算结果(项目完结)
  • SVM识别手写数字

    • 校正倾斜数字
    • 提取图像的HOG特征值
    • 将图像拆分成训练数据和测试数据
    • 构造并使用SVM分类器(识别手写文字,项目完结)
  • 行人检测

    • 自动检测不礼让行人的车辆
    • 调整行人识别的精度.mp4
    • 调整Padding参数
    • 调整scale参数
    • 开关重叠边界检测
    • 完成的行人检测程序
  • K均值聚类

    • 一维数据K均值聚类原理
    • 二维数据K均值聚类原理
    • 使用K均值聚类模块对100个随机点进行分类,并绘制分类结果
    • 绘制艺术画

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    课时介绍

    构造并使用SVM分类器(识别手写文字,项目完结)构造并使用SVM分类器(识别手写文字,项目完结)构造并使用SVM分类器(识别手写文字,项目完结)构造并使用SVM分类器(识别手写文字,项目完结)

    课程介绍

    本课程主要讲解结合OpenCV4和机器学习中的相关技术,实现各种检测和识别项目。主要包括使用KNN(K邻近)识别手写数字、英文字母、求解数独。使用SVM分类器识别数字、行人检测、以及利用K均值聚类绘画等

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