今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢.          监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时

问题描述 图像处理中跟踪模块和动作识别模块的同步问题 我们一个图像处理算法包括跟踪模块和动作处理模块,跟踪模块对一帧处理完后就开启一个新线程调用动作识别模块,但动作识别模块需要的时间比较长,所以,跟踪模块已经处理下一帧了,但动作识别模块还没处理完当前帧,跟踪模块又会开一个新的线程,这样就无法同步,请问该怎么解决,谢谢! 解决方案 http://blog.csdn.net/shanghaiqianlun/article/details/10958001

问题描述 图像处理中去阴影问题 需要通过RGB三通道模型去除图像阴影的程序,用MATLAB 实现,求大神指导 解决方案 阴影一般符合一定的颜色特征(所有阴影的颜色接近且三通道符合特定颜色的关系,类似红色筛选),通过遍历像素点进行三通道的阈值筛选

    OpenMP2.5规范中,对于可以多线程执行的循环有如下5点约束: 1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形,如果是无符号整形就无法使用,OpenMP3.0中取消了这个约束 2.循环语句中的比较操作必须是这样的样式:loop_variable <,<=,>,>=loop_invariant_interger 3.循环语句中必须是整数加,整数减,加减的数值必须是循环不变量 4.如果比较操作是<,<=,那么循环变量的值在每次迭代时候必须增加,反之亦然 5.循环必须是

  (一) 三基色原理 在中学的物理课中我们可能做过棱镜的试验,白光通过棱镜后被分解成多种颜色逐渐过渡的色谱,颜色依次为红.橙.黄.绿.青.蓝.紫,这就是可见光谱.其中人眼对红.绿.蓝最为敏感,人的眼睛就像一个三色接收器的体系,大多数的颜色可以通过红.绿.蓝三色按照不同的比例合成产生.同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光.这是色度学的最基本原理,即三基色原理.三种基色是相互独立的,任何一种基色都不能有其它两种颜色合成.红绿蓝是三基色,这三种颜色合成的颜色范围最为广泛.红绿蓝三基色按照不同

问题描述 C#图像处理我先打开一幅彩色图像到picturebox中,然后我想用内存法将这幅彩色图像(已经在picturebox)转换为灰度图像,并显示在同一个picturebox中请问这怎么实现?(现在我可以进行打开一幅图片,将图片显示到picturebox中,以及我明白内存法的原理,但就是不能将图片用内存法转换为灰度图像并显示在picturebox中) 解决方案 解决方案二:什么是内存法?解决方案三:图像处理中我看资料的时候,上面提及C#图像处理的3种方法,一是提取像素法二是内存法三是指针法,

关于图像处理中的卷积运算,这里有两份简明扼要的介绍:文一,文二. 其中,可能的一种卷积运算代码如下: - (UIImage*)applyConvolution:(NSArray*)kernel { CGImageRef inImage = self.CGImage; CFDataRef m_DataRef = CGDataProviderCopyData(CGImageGetDataProvider(inImage)); CFDataRef m_OutDataRef = CGDataProvid

 一.综述 本节我们将来探讨关于图像处理方面的诸多技术和应用.在学完了第一个常用的工具包之后,学习这一节将更加轻松.废话不多说,切入正题. 二.平滑处理和图像形态学 1.滤波器 "平滑处理"或者也称为"模糊处理",英文名为blurring.对于平滑处理,我们先来介绍一个重要的函数,所有的操作都由这个函数来实现. void cvSmooth {    const CvArr* src,    CvArr* dst,    intsmoothtype=CV_GAUS

前言 上一篇文章,我们讲解了图像处理中的膨胀和腐蚀函数,这篇文章将做边缘梯度计算函数.直接摘自OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度计算. 图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢? 图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了.而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法.梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了. 用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形.下图中灰度值的"跃升"表示边缘的存在: 使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边缘"跃升"的存在(这里