今天鞋百科给各位分享图像分类器干什么用的知识,其中也会对图像识别的基本原理(图像识别技术的基本原理)进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在我们开始吧!

图像识别的基本原理

很多编程爱好者对于图像识别都感到极为陌生,甚至是无从下手。那么看完这篇经验后估计很多人都知道怎么编写图像识别的程序了。
图像的组成:图像由什么组成的,这个问题不是通常意义上的概念,它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西,而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色**类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。
图像的识别:计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息,这个和生物的视觉是一样的,生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。
【图为大脑神经元】
图像识别的要点: 图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理,图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓,依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征,及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别,其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中,轮廓识别是重中之重。
图像识别编程的要点:图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化,并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。
图片编程的注意事项:图片编程时不要将简单的处理繁杂化,同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂,这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。

sketchup的功能

Sketchup 6.0 产品介绍   Google Sketchup是一套直接面向设计方案创作过程的设计工具,其创作过程不仅能够充分表达设计师的思想而且完全满足与客户即时交流的需要,它使得设计师可以直接在电脑上进行十分直观的构思,是三维建筑设计方案创作的优秀工具。在sketchup中建立三维模型就像我们使用铅笔在图纸上作图一般,sketchup本身能自动识别你的这些线条,加以自动捕捉。它的建模流程简单明了,就是画线成面,而后挤压成型,这也是建筑建模最常用的方法。sketchup绝对是一款适合于设计师使用的软件,因为它的操作不会成为你的障碍,你可以专注于设计本身了。 产品特点: Google Sketchup能够让你自由的创建3D模型,同时还可以将你自己的制作成果发布到Google Earth上和其他人共享,或者是提交到Google's 3D Warehouse。当然你也能从Google's 3D Warehouse哪儿得到想要的素材,以此作为创作的基础。 增值功能:   Sketchup(G)增值版是一个由上海曼恒数字独家开发的全新Sketchup版本,目前Sketchup(G)增值版已经开发至第三个版本 G3版。在原有G1版 G2版已经开发的十几个功能模块上,吸取用户反馈的意见,针对不同的设计行业特点进行了完善,并且继续增加了例如任意拉伸,创建等高线,贝塞尔曲面等功能模块,其中最突破性的变化是加入了最新Sketchup专用渲染器 Podium。 这不仅提高了Sketchup对cad图纸的处理效率,也使建筑,规划,园林和景观甚至室内等专业的设计师在使用Sketchup时面临的快速建立复杂曲面模型,快速利用等高线建立地形等等问题时有了更为快捷简便的工具。而高级渲染器Podium的加入更为设计师提供了一个简单方便的途径以取得设计概念的照片级表现效果 产品特点: 1、独特简洁的界面,可以让设计师短期内掌握 2、适用范围广阔,可以应用在建筑,规划,园林,景观,室内以及工业设计等领域 3、方便的推拉功能,设计师通过一个图形就可以方便的生成3D几何体,无需进行复杂的三维建模 4、快速生成任何位置的剖面,使设计者清楚的了解建筑的内部结构,可以随意生成二维剖面图并快速导入AutoCAD进行处理 5、与AutoCAD,Revit,3DMAX,PIRANESI等软件结合使用,快速导入和导出DWG,DXF,JPG,3DS格式文件,实现方案构思,效果图与施工图绘制的完美结合,同时提供与AutoCAD和ARCHICAD等设计工具的插件 6、自带大量门,窗,柱,家具等组件库和建筑肌理边线需要的材质库  7、轻松制作方案演示视频动画,全方位表达设计师的创作思路8、具有草稿,线稿,**,渲染等不同显示模式 9、准确定位*影和日照,设计师可以根据建筑物所在地区和时间实时进行*影和日照分析 10、简便的进行空间尺寸和文字的标注,并且标注部分始终面向设计者 详情请进入网站: http://****sketchup***m***

为什么要进行遥感图像分类?分类能解决什么问题呢?

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分类器的选择

图像识别的基本原理

  如果训练集很小,那么高偏差/低方差分类器(如朴素贝叶斯分类器)要优于低偏差/高方差分类器(如k近邻分类器),因为后者容易过拟合。然而,随着训练集的增大,低偏差/高方差分类器将开始胜出(它们具有较低的渐近误差),因为高偏差分类器不足以提供准确的模型。

  你也可以认为这是生成模型与判别模型的区别。

  一些特定算法的优点

  朴素贝叶斯的优点:超级简单,你只是在做一串计算。如果朴素贝叶斯(NB)条件**性假设成立,相比于逻辑回归这类的判别模型,朴素贝叶斯分类器将收敛得更快,所以你只需要较小的训练集。而且,即使NB假设不成立,朴素贝叶斯分类器在实践方面仍然表现很好。如果想得到简单快捷的执行效果,这将是个好的选择。它的主要缺点是,不能学习特征之间的相互作用(比如,它不能学习出:虽然你喜欢布拉德·皮特和汤姆·克鲁斯的电影,但却不喜欢他们一起合作的电影)。

  逻辑回归的优点:有许多正则化模型的方法,你不需要像在朴素贝叶斯分类器中那样担心特征间的相互关联性。与决策树和支撑向量机不同,你还可以有一个很好的概率解释,并能容易地更新模型来吸收新数据(使用一个在线梯度下降方法)。如果你想要一个概率框架(比如,简单地调整分类阈值,说出什么时候是不太确定的,或者获得置信区间),或你期望未来接收更多想要快速并入模型中的训练数据,就选择逻辑回归。

  决策树的优点:易于说明和解释(对某些人来说—我不确定自己是否属于这个阵营)。它们可以很容易地处理特征间的相互作用,并且是非参数化的,所以你不用担心异常值或者数据是否线性可分(比如,决策树可以很容易地某特征x的低端是类A,中间是类B,然后高端又是类A的情况)。一个缺点是,不支持在线学习,所以当有新样本时,你将不得不重建决策树。另一个缺点是,容易过拟合,但这也正是诸如随机森林(或提高树)之类的集成方法的切入点。另外,随机森林往往是很多分类问题的**(我相信通常略优于支持向量机),它们快速并且可扩展,同时你不须担心要像支持向量机那样调一堆参数,所以它们最近似乎相当受欢迎。

  SVMs的优点:高准确率,为过拟合提供了好的理论保证,并且即使你的数据在基础特征空间线性不可分,只要选定一个恰当的核函数,它们仍然能够取得很好的分类效果。它们在超高维空间是常态的文本分类问题中尤其受欢迎。然而,它们内存消耗大,难于解释,运行和调参也有些烦人,因此,我认为随机森林正渐渐开始偷走它的“王冠”。

  然而…

  尽管如此,回忆一下,更好的数据往往打败更好的算法,设计好的特征大有裨益。并且,如果你有一个庞大数据集,这时你使用哪种分类算法在分类性能方面可能并不要紧(所以,要基于速度和易用性选择算法)。

  重申我上面说的,如果你真的关心准确率,一定要尝试各种各样的分类器,并通过交叉验证选择最好的一个。或者,从Netflix Prize(和Middle Earth)中吸取教训,只使用了一个集成方法进行选择。

matlab怎么做分类器代码 fitensemble

treefit貌似已经被classregtree代替了, 如果要获得测试值