喵的程序園: 10月 2017

[OPENCV] Gaussian Filter

在一些圖形分析上我們使用到了Gaussian Filter (如 Edge Detect)
這一篇就要來介紹

Gaussian Filter

Gaussian Filter的用途是在模糊圖片

這道理是因為圖片上通常都會有雜點, 雜點會造成誤判, 另外一個方面是要降低細節, 因為細節太過突兀也會造成誤判, 為了降低這些問題, 因此才會導入了一種方式來模糊圖片

[ML] Regression Analysis 的基本概念 (一) Linear Regression

依照使用情境來說, 我們可以將機器學習問題分成兩類, 預測以及分類:

[預測問題]
豪斯先生手上有1000筆已經成交房屋的資料, 它的內容會有房間數目, 地坪大小, 房屋年齡...等
還有他最關心的成交價格.
他希望用這1000筆資料來預估看看, 如果給定這些資料, 那麼成交的價格大概可以落在哪邊.

[分類問題]
邁爾先生的信箱裡面有一些關於財務的信, 一些廣告垃圾, 一些旅遊訊息
他希望可以讓信件自動分類成三群, 方便查找.

[ML] 在 Windows 環境下使用 Octave (一)

在學習 Machine Learning 時, 通常大家都會使用 Matlab 與 Octave 來進行程式的運算.
Octave 也是直譯式的語言, 最初它的目標就是提供一套相容於 Matlab語法的 free software,
所以如果你已經學過了 Matlab, 那麼使用 Octave 對你來說應該不是太大的問題.

[OPENCV] Camera capture

今天要介紹的東西很容易
相對於之前一個所介紹的 Trackbar, 這次要介紹的就像是一塊小蛋糕 (a piece of cake)

Camera Capture

使用openCV最大的好處, 就是方便
人家都說我們要在站在巨人的肩膀上
在這裡就體現了這句話

喵這次主要介紹的就是
VideoCapture

[OPENCV] TrackBar and Mat

這次要介紹Trackbar的使用方式, 以及連帶的說明一下 Mat
先把完成品貼上來給心急的人看一下

[OPENCV] 基本影像操作

完成了OpenCV的安裝後, 接著來熟悉一下 OpenCV當中的基本影像操作

打開eclipse, 然後創建一個專案, 專案當中的設定請參照openCV安裝

這次的程式碼很容易

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
  Mat inputImage = imread(argv[1]);
  imshow("Input Image", inputImage);
  waitKey(0);
  return 0;
}