Реализация метода главных компонент с помощью библиотеки OpenCV
Метод главных компонент. Процесс распознавания. Ковариационная матрица, диагональная матрица собственных чисел. Использовании метрики Махаланобиса и Гауссовского распределения для оценки близости изображений. Входные вектора. Библиотека OpenCV.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.09.2008 |
| Размер файла | 22,1 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
OpenCV – библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, предоставляющая набор типов данных, функций и численных алгоритмов для обработки изображений. Ее реализация на C/C++. Цели использования технологии. Основные модули библиотек 1-3.
презентация [121,8 K], добавлен 14.12.2013Анализ основных аспектов технологии компьютерного зрения, необходимых для выполнения работы. Изучение характеристик библиотеки OpenCV, оценка актуальности работы по распознаванию жестов рук. Поэтапный отчет о работе над программным обеспечением.
курсовая работа [669,9 K], добавлен 20.05.2017Анализ существующих проблем и обзор библиотеки обработки изображений и алгоритмов общего назначения OpenCV. Особенности разработки и детальный анализ требований к программе. Основная логика ее работы и реализация. Трекинг лица и объекта по цвету.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 26.06.2017Расчет матрицы по заданной формуле. Формирование вектора по алгоритму, построение его вектора. Структура окна С++. Свойства события компонент С++, которые использовались для реализации задачи. Структуры программирования. Блок-схемы алгоритмов подпрограмм.
курсовая работа [602,7 K], добавлен 26.06.2016Разработка компоненты для математических вычислений (операций над матрицами) с использованием технологии OpenGL (сложение, вычитание, умножение, транспонирование, определитель, обратная матрица). Базовые навыки по работе с технологией в среде .Net.
курсовая работа [365,6 K], добавлен 17.02.2015Обзор разнообразных методов теории линейных систем: методов корреляционного и регрессионного анализа, косинор-анализа. Особенности применения факторного анализа. Программная реализация метода главных компонент. Разработка нелинейных регрессионных моделей.
дипломная работа [390,2 K], добавлен 03.09.2016Создание приложения на языке C Windows Form. Характеристика особенностей интерфейса GDI+. Композиция преобразований. Матрица A, поворот на 90 градусов. Матрица B, масштабирование по оси X с коэффициентом 2. Матрица C, сдвиг на три единицы по оси Y.
лабораторная работа [88,8 K], добавлен 12.06.2015Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014Алгоритм - последовательность арифметических и логических действий над числовыми значениями переменных, приводящих к вычислению результата решения задачи. Транспонированная, диагональная и единичная матрица. Вектор-строка и столбец. Блок-схемы алгоритмов.
курсовая работа [447,9 K], добавлен 15.06.2013Нахождение собственных чисел и разработка фундаментальной системы решений. Построение фундаментальной матрицы методом Эйлера. Зависимость Жордановой формы матрицы А от ее собственных чисел. Решение задачи Коши. Построение фазового портрета в MATLAB.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 20.12.2013
