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  • Android Studio包含一个Vector Asset Studio的...使用向量drawable资源来代替图片可以减少APK的大小,因为同样一个文件可以在不损失图片质量的情况下改变大小来适应不同分辨率的屏幕。旧版本的Android不支持向量drawa

    Android Studio包含一个Vector Asset Studio的工具,可以帮助你添加Material图标和导入SVG(Scalable Vector Graphic)文件到你的项目中作为向量drawable资源。使用向量drawable资源来代替图片可以减少APK的大小,因为同样一个文件可以在不损失图片质量的情况下改变大小来适应不同分辨率的屏幕。旧版本的Android不支持向量drawable,Vector Asset Studio可以在构建的时候,帮助你把向量drawable转化成不同大小的图片。

    关于Vector Asset Studio

    Vector Asset Studio会将向量图片以XML文件描述的形式添加到项目中。维护一个XML文件要比维护多个分辨率的图片要简单很多。
    Android4.4(API level 20)或更低的版本不支持向量drawable。如果过你的最小API level低于20,在使用Vector Asset Studio时有两个选项:生成PNG文件(默认)或者使用Support Library。

    为了保持向后兼容,Vector Asset Studio生成向量drawable的栅格化图片。向量和栅格化资源会一起打包到APK文件中。在Java代码中,你可以视为向量资源为Drawable或者在XML代码中卫@drawable;当你的应用运行的时候,会根据当前系统的API版本来决定是使用向量资源还是栅格图片。

    再者,为了使用Android Support Library 23.2或更高版本,你可以在build.gradle文件中添加一些声明。

    支持的向量图片类型

    谷歌material design规范提供了material图标,你可以直接应用于你的Android应用中。Vector Asset Studio帮助你选择,导入和更改material图标的大小。
    Vector Asset Studio也可以帮助你导入你自己的SVG文件。SVG是一个基于XML的W3C的标准。Vector Asset Studio支持必要的标准,但并不是所有的特性。当你声明一个SVG文件,Vector Asset Studio告诉你是否支持这个图片代码。如果这个SVG代码不支持,它将这个文件转化为包含VectorDrawable代码的XML文件。

    SVG文件的思考

    一个向量drawable对于一个简单的图标是可以的。Material图标提供了非常好的图片类型的例子,转换成向量drawable也非常好。但是,很多app运行图标包含太多细节,所以它们比较适合用栅格化图片。

    向量图片的初始化载入要比栅格化图片花费更多的CPU资源。之后,内存使用和性能两者是相同的。建议将向量图片限制为最大200*200 dp,否则,将会花费大量时间绘制。

    虽然向量drawable支持一个或多个颜色,在许多情况下图标颜色都是黑色的(android:fillColor=”#FF000000”),利用这个特性,你可以在布局中使用的向量drawable中添加一个tint。图标颜色颜色将变成tint颜色。如果图标颜色不是黑色,图标颜色可能与tint颜色混合。

    运行Vector Asset Studio

    为了打开Vector Asset Studio,通过如下方式:
    1、 在Android Studio中,打开一个Android应用项目。
    2、 在Project窗口中,选择Android视图。
    3、 右键单击res文件夹,选择New > Vector Asset。
    Vector Asset Studio显示:
    这里写图片描述

    导入一个向量图像

    Vector Asset Studio帮助你导入一个向量图像到你的app项目中。

    添加一个material图标

    1、 在Vector Asset Studio中,选择Material Icon
    2、 选择Choose
    3、 选择一个material图标并点击OK
    图标出现在Vector Drawable Preview中。
    4、 可选的,你可以更改资源名称,大小,透明度和RTL镜像设置。
    5、 点击Next
    6、 可选的。更改模块和资源目录。
    7、 点击完成。
    Vector Asset Studio添加一个定义了向量drawable的一个XML到你的项目的app/src/main/res/drawable/ 文件夹中。
    8、 构建项目。
    如果你的最小API level 是Android4.4或者更低,而且没有添加Support Library,Vector Asset Studio生成PNG文件,你不可以修改这些文件。

    导入一个SVG文件

    在打开Vector Asset Studio之后,你可以通过如下方式导入一个SVG文件:
    1、 在Vector Asset Studio中,选择Local SVG file
    文件必须是在本地。如果是在网上,你需要先下载到本地。
    2、 点击需要导入的图片
    图片显示在Vector Drawable Preview。
    然而,如果SVG文件包含不支持的特性,将会在Vector Asset Studio的底部报出一个错误,如下:
    这里写图片描述
    3、 可选的。更改资源的名称、大小、透明度等设置
    4、 点击Next
    5、 可选的。更改模块和资源目录。
    6、 点击Finish。
    7、 构建项目。
    如果你的最小API level 是Android4.4或者更低,而且没有添加Support Library,Vector Asset Studio生成PNG文件,你不可以修改这些文件。

    添加一个向量Drawable到布局中

    在一个布局文件中添加任何可以使用图标的控件,比如ImageButton,ImageView等等,指向一个向量资源。比如:下面的布局中在一个按钮中显示向量资源。
    这里写图片描述
    设置一个向量资源到控件中,执行如下几步:
    1、 打开一个项目,导入一个向量资源
    2、 在Project窗口的Android视图中,双击一个布局XML文件,比如content_main.xml
    3、 点击Design 打开布局编辑器
    4、 从Palette窗口中拖动ImageButton控件到布局编辑器中。
    5、 在Properties窗口,定位到ImageButton的src属性,点击…
    6、 在Resources对话框中,选择Project,导航到Drawable文件夹,选择一个向量资源。点击OK。
    向量资源显示在ImageButton布局中。
    7、 为了更改图片的颜色,可以设置tint属性。
    如果你没有使用Support Library,ImageButton代码如下:

    <ImageButton
      android:id="@+id/imageButton"
      android:src="@drawable/ic_build_24dp"
      android:tint="@color/colorAccent"
      android:layout_width="wrap_content"
      android:layout_height="wrap_content"
      android:layout_below="@+id/textView2"
      android:layout_marginTop="168dp" />

    在代码中使用一个向量Drawable
    你可以在代码中用普通的方式来调用一个向量资源。当你运行一个app时,会根据你的API版本来判断显示向量或者栅格化图片。

    在大部分情况下,你可以通过@drawable或Drawable访问向量资源。如下:

    <ImageView
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_width="wrap_content"
    android:src="@drawable/myimage" />

    如下:

    Resources res = getResources();
    Drawable drawable = res.getDrawable(R.drawable.myimage);

    如下:

    if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) {
       VectorDrawable vectorDrawable =  (VectorDrawable) drawable;
    } else {
       BitmapDrawable bitmapDrawable = (BitmapDrawable) drawable;
    }

    修改由Vector Asset Studio生成的XML代码

    你可以修改向量资源的XML代码,但是不是PNG文件和在构建时生成的XML代码。但是,这种方式并不推荐。

    本文作者:宋志辉
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  • Python提取数字图片特征向量

    千次阅读 2017-11-10 15:40:56
    在机器学习中有一种学习叫做手写数字识别,其主要功能就是让机器识别出图片中的数字,其步骤主要包括:图片特征提取、将特征值点阵转化为特征向量、进行模型训练。第一步便是提取图片中的特征提取。数据的预处理关系...

    引言

    在机器学习中有一种学习叫做手写数字识别,其主要功能就是让机器识别出图片中的数字,其步骤主要包括:图片特征提取、将特征值点阵转化为特征向量、进行模型训练。第一步便是提取图片中的特征提取。数据的预处理关系着后面模型的构建情况,所以,数据的处理也是机器学习中非常重要的一部分。下面我就说一下如何提取图片中的特征向量。

    图片灰度化

    blob.png =>blob.png

    当我们拿到一种图片的时候,这张图片可能是多种颜色集合在一起的,而我们为了方便处理这张图片,我们首先会将这张图片灰度化(左图灰度化之前,右图灰度化之后)。如果该图片已经是黑白两色的就可以省略此步骤。

    from PIL import Image
    import numpy as np
    
    #打开一张图片
    img = Image.open("image/77.jpg")
    #图片灰度化
    img = img.convert("L")
    #显示图片
    img.show()
    #将图片转换为数组形式,元素为其像素的亮度值
    print np.asarray(img)

    在图片灰度化之前这张图片的数组值应该是一个三维的,灰度化之后将变为二维数组。数组行列数就是图片的像素宽度和高度。

    打印的数组形式如下:

    blob.png

    图片的二值化

    图片的二值化就是将上面的数组化为0和1的形式,转化之前我们要设定一个阈值,大于这个阈值的像素点我们将其设置为1,小于这个阈值的像素点我们将其设置为0。下面我找了一张数字的图片,这张图片已经灰度化过了。我们就直接将它二值化。图片如下:

    blob.png

    图片的像素是32x32的。如果不是要化为此值,这一步我们叫做尺寸归一化。

    #打开一张图片
    img = Image.open("numImage/3.jpg")
    #将图片化为32*21的
    img = img.resize((32, 32))
    #二值化
    img = img.point(lambda x:1 if x > 120 else 0) 
    #将图片转换为数组形式,元素为其像素的亮度值
    img_array = np.asarray(img)
    print img_array

    解释一下上面的代码,resize方法里的参数是一个元组,元素分别是宽和高;point函数是用来二值化图片的,其参数是一个lambda函数,函数体就是判断其元素值是否大于120,这里的120就是上面提到的阈值。

    二值化后的数组:

    blob.png

    在数组中我们可以大似的看到,数字1大似组成了一个3的形状。

    获取网格特征数字统计图

    在图片二值化之后,我们通常需要获取到网格统计图,这里我们的图片尺寸是32*32的,所以我们将其化为8*8的点阵图,步骤如下:

    1、将二值化后的点阵水平平均划线分成8份,竖直平均划线分成8份。

    2、分别统计每一份中像素点为1的个数。

    3、将每一个份统计值组合在一起,构成8*8的点阵统计图。

    下面我写了个函数来将32*32的数组转化成8*8的网格特征数字统计图:

    #将二值化后的数组转化成网格特征统计图 def get_features(array):     #拿到数组的高度和宽度     h, w = array.shape     data = []     for x in range(0, w/4):         offset_y = x * 4         temp = []         for y in range(0,h/4):             offset_x = y * 4             #统计每个区域的1的值             temp.append(sum(sum(array[0+offset_y:4+offset_y,0+offset_x:4+offset_x])))         data.append(temp)     return np.asarray(data)

    转化之后我们的到的数组点阵是这样的:

    blob.png

    将二维的统计图转化为一维的特征向量

    这一步就比较简单了,只需要将矩阵全部放到一行即可,直接使用np的reshape()方法即可:

    features_vector =features_array.reshape(features_array.shape[0]*features_array.shape[1])
    print features_vector

    输出结果:

    blob.png

    有些同学可能要问,为什么要将二维的点阵转化成一维的特征向量? 这是因为在机器学习中,数据集的格式就是这样的,数据集的一个样例就是一个特征向量,对个样例组成一个训练集。转化为以为的特征向量是便于我们的使用。

    全部代码(省略灰度化):

    from PIL import Image
    
    import numpy as np
    
    
    
    #将二值化后的数组转化成网格特征统计图
    
    def get_features(array):
        #拿到数组的高度和宽度
        h, w = array.shape
        data = []
        for x in range(0, w/4):
            offset_y = x * 4
            temp = []
            for y in range(0,h/4):
                offset_x = y * 4
                #统计每个区域的1的值
                temp.append(sum(sum(array[0+offset_y:4+offset_y,0+offset_x:4+offset_x])))
            data.append(temp)
        return np.asarray(data)
    
        
    
    #打开一张图片
    img = Image.open("numImage/3.jpg")
    #将图片化为32*32的
    img = img.resize((32, 32))
    
    
    #二值化
    img = img.point(lambda x:1 if x > 120 else 0)
    #将图片转换为数组形式,元素为其像素的亮度值
    img_array = np.asarray(img)
    print img_array
    #得到网格特征统计图
    features_array = get_features(img_array)
    print features_array
    features_vector =features_array.reshape(features_array.shape[0]*features_array.shape[1])
    print features_vector

    原文:http://www.k2zone.cn/?p=977

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  • 题目是将图片库中的纹理图片裁剪成九份,其中五份做训练集,四份做测试集,先提取图片LBP特征 ,最后用svm支持向量机进行学习,在预测测试集里的图片是哪一类纹理。 正常情况下是需要调参的,即调整SVM的参数,但图...
  • 只开源可执行代码开篇 一直想写一篇博文,开启我...导读 本博文设计到的技术是:图片的迁移特征提取(resnet50),图片的读取(cv2),向量的搜索(faiss)目录 1,图片的批量读取及数据说明 2,图片向量特征提取 ...

    f428e95bf7a3a51ef20865ecb0b6c746.png

    只开源可执行代码

    开篇

    一直想写一篇博文,开启我的知乎之旅,今天心血来潮,想起之前做的一个图片搜索的调研,随写一篇简文和大家分享一下,low,low的,希望能对大家有所帮助。

    导读

    本博文设计到的技术是:图片的迁移特征提取(resnet50),图片的读取(cv2),向量的搜索(faiss)

    目录

    1,图片的批量读取及数据说明

    2,图片的向量特征提取

    3,图片向量搜索

    4,数据展示

    5,总结

    正文

    1,图片的批量读取

    图片的读取我习惯使用cv2,可以将图片向量化读取并且进行 resize,本文的图片存在百度云盘( 密码:z7z0),是一个小数据集,用于测试本文代码:

    import cv2
    import numpy as np
    from tqdm import tqdm
    import os
    
    def load_train(img_size):
        X = np.zeros((len(os.listdir("jpg/")), img_size, img_size, 3), dtype=np.uint8)
        y = []
        k = 0
        for i in tqdm(os.listdir("jpg/")): #tqdm给载入过程增加了进度条
            if "jpg" in i:
                
                X[k] = cv2.resize(cv2.cvtColor(cv2.imread('jpg/%s' % i), cv2.COLOR_BGR2RGB), (img_size, img_size)) #读入图片 + 转成RGB + resize
                y.append(i)
                k +=1
        return X,y
    X_train, y_train = load_train(226)              

    其中 img_size 用户可以自定义,X_train存储 图片,y_train存储对应 图片名称,方便后续 对应查找图片;这里插一句,cv中原来也有图片特征提取,但是现在收费了。

    本文使用数据展示:

    a0716819260e6f5e5985fb9507a6cdc8.png

    2,图片的向量特征提取

    将图片向量化:图片向量化就是提取图片特征向量,使用特征向量代表图片;提取图片特征向量的方案有很多,可以自己根据自己的业务领域训练一个分类器,提取送入全连接层的向量作为vec,可以使用迁移学习直接提取图片向量(使用迁移学习提取向量一般向量维度是固定的,可以通过在全连接层之前加入一个dense层降维)。本文使用迁移学习提取向量:

    from keras.models import *
    from keras.layers import *
    from keras.applications import *
    
    input_tensor = Input((226, 226, 3))
    inputs = input_tensor
    
    x = Lambda(resnet50.preprocess_input)(inputs) #preprocess_input函数因预训练模型而异
    base_model = ResNet50(input_tensor=x, weights='imagenet', include_top=False)
    x = base_model(x)
    outputs = GlobalAveragePooling2D()(x)
    model = Model(inputs, outputs)
    
    train_features = model.predict(X_train) # X_train 是上方的图片读入
    
    train_features.shape
    
    # 提取成功后输出 :(1362, 2048)

    Input 维度可以自定,使用不同维度效果会有一定区别,但总体差异不大;初次使用 resnet50模型会有一个下载过程,可以手动下载,方法自行查阅;

    resnet50的网络结构式:

    66e6edca84ef680bb48b627523af012f.png

    图片网上找的,就为了增加个文章长度 。最终提取的 flatten层 2024维作为图片表示向量。

    当然你也可以使用其他的网络,keras自带很多训练好的权重 如:vgg19,Xception等,我也没有测试哪个效果更好,有兴趣可以测试一下给我留言。

    3,图片向量搜索

    向量搜索原理简单,无非是计算向量的距离,常用的有 欧式距离,余弦距离,相信能看到这个位置的同学肯定不会不知道这些,这里就不 徒增公式了。牛逼的公司就是给我们这些菜鸟提供工具的,facebook开源的faiss就是如此,更开心的是他有python版,里面集成了计算向量相似度的多种方法,有需要的可以去看官方文档 python安装命令是 pip3 install faiss-cpu (也可以有gpu版)。这里的向量搜索就是使用faiss:

    #加速版的cosine_similarity的计算
    import time, faiss
    from faiss import normalize_L2
    
    d = 2048                           # dimension
    print(train_features.shape)
    nb = train_features.shape[0]                    # database size         # make reproducible
    normalize_L2(train_features)
    
    nlist = 100 # 聚类中心的个数
    k = 5 #邻居个数  就是你想输出top几个
    quantizer = faiss.IndexFlatIP(d)  # the other index,需要以其他index作为基础
    
    index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, d, nlist, faiss.METRIC_INNER_PRODUCT)
    # by default it performs inner-product search
    assert not index.is_trained
    index.train(train_features)
    assert index.is_trained
    index.nprobe = 300  # default nprobe is 1, try a few more
    index.add(train_features)  # add may be a bit slower as well
    t1=time.time()
    def IndexIVFFlat(training_vectors):
        D, I = index.search(training_vectors, k)  # actual search
        t2 = time.time()
        print('faiss kmeans result times {}'.format(t2-t1))
        
    
        # 用来输出对应的index 和 相似度;index用来寻找 y_train中对应的 图片名称
        for i,d in zip(I[0],D[0]):
            print(y_train[i],d)
        return I,D

    上边的代码是 将 得到的图片向量矩阵 送入 faiss 训练,方便搜索,效率很高,就是占内存比较大(当然是说你图片上kw时,因为faiss需要被搜索的向量全部住内存,这也为什么我说,你可以在迁移学习时增加一个dense层来降低 图片向量维度的原因)

    测试一下:

    i = 100 # 随便拿一张做测试
    IndexIVFFlat(train_features[i:i+1])

    faiss kmeans result times 132.28123712539673
    image_0838.jpg 0.9999996
    image_0866.jpg 0.9999946
    image_0841.jpg 0.9163162
    image_0802.jpg 0.9163011
    image_0862.jpg 0.9110917

    4,数据展示

    得到 相似结果可以简单展示一下;

    from matplotlib import pyplot as plt
    
    p= y_train[i] # i是上边的测试输入index,y_train[i]是对应 的图片名称
    
    img = cv2.imread('jpg/' + p, 0)
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.savefig('plt.png')
    plt.show()

    21d6b746b7190e51ce91fe6bec3bc074.png

    展示第三个最相似的,因为第一个是它本身,毕竟我的测试数据是在 x_train中取得吗。

    from matplotlib import pyplot as plt
    
    p= "image_0841.jpg"
    
    img = cv2.imread('jpg/' + p, 0)
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.savefig('plt.png')
    plt.show()

    51a3f03a8876fb38a94cca3dd9964be5.png

    嗯,至少我觉还挺相似的哈哈。。。。。

    5,总结

    本人是做nlp的,图片是个爱好,有问题欢迎大家留言指正,交流和合作可以留言。关于faiss有个提醒,就是 使用新图片 通过特征提取得到向量后与 已faiss训练的图片计算余弦相似度时你可能会发现相似度大于1,这是因为,你的向量没有 做归一化,就是说 除以 向量本身的模长,不懂得可留言!欢迎加微信交流合作

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    展开全文
  • 图片的分类主要包含以下四个步骤:1.用尺度不变特征转换(SIFT...4. 用支持向量机(SVM)训练一个多类分类器,将每张图片的词汇表作为特征向量。对于未知类别的图片,计算它的词汇表,使用训练的SVM分类器进行分类。
  • 特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector, 这个前缀 eigen- 起源于德语,意思是 proper(这里应该是专属的意思)、characteristic(特征的),其实翻译成’特征‘是很好的翻法。我们先来理解这个为什么...

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    特征值与特征向量的英文是 eigenvalue 和 eigenvector, 这个前缀 eigen- 起源于德语,意思是 proper(这里应该是专属的意思)、characteristic(特征的),其实翻译成’特征‘是很好的翻法。

    我们先来理解这个为什么叫特征值和特征向量:

    矩阵A当然是一个变换,然后这个变换的特殊之处是当它作用在特征向量

    上的时候,
    只发生了缩放变换,它的方向并没有改变,并没有旋转。

    就像 wikipedia 上经过了错切变换的蒙娜丽莎一样:

    1531ec67835cfcf4d569462980dce563.png

    这幅图片在水平方向没有改变,

    就是一个它的特征向量,对应的特征值是 λ = 1 .

    特征向量是经过了变换,这个向量可能会 scale, 但是仍旧保持其原有的方向,与特定的特征值对应。所以特征向量某种意义上展示了这个变换的‘特征’。

    查看wikipedia上的这个表,一些常见的变换对应的特征向量:

    9ae8053abc6d92e6154a7ca914e2dc95.png

    那么根据这个图可以得到的结论有:

    • scaling: 特征值虽然只有一个(当然严密一点也可以说两个相等),但是对应的特征向量可以有无数个
    • unequal scaling:特征值两个,特征向量两个
    • rotation:特征值是为两个,可以是复数,特征向量也可以包含复数(其实如果我们看3d的旋转,会更加的清楚,旋转轴就是旋转矩阵的特征向量。)
    • horizontal shear:特征值一个,特征向量一个

    性质

    一般来说对于一个 n x n 的矩阵,我们有:

    可能有 n 个 对应的特征值和与之对应的特征向量,注意这里的用词‘可能’。因为看上表就知道这只是一种可能情况,那么我们根据这个可以推出许多别的性质:

    也就是

    特征值为
    ,特征向量跟A相同,还可以继续推出:

    这个也很容易推出,同时这里我们可能会想要注意

    ,但实际上如果λ = 0,那就是
    , A不可逆,我们也不想要继续这样推导

    上面这个式子的推导还是用我们的老朋友,泰勒展开:

    实际上最早特征值和特征向量就是为了解决微分方程出现的。

    那么如果我们的这个 n x n 矩阵有 n 个特征向量,我们当然就可以用它来做一组基,可以把空间中任何向量写成:

    相似矩阵

    如果一个矩阵B可以表示成A的这个形式

    ,那么我们说 B 和 A 相似,相似矩阵会有相同的 特征值。

    一个简单的看法是:

    两边同时乘以M:

    所以:

    所以B和A的特征值相同,当然从上面这个式子可以看出来特征向量是不同的。

    BA 和 AB 有相同的特征值,有了上面的结论,那么我们只用说明 BA 和 AB 相似就能解决问题:

    取 M = B 即可得,当然这也说明了 B 要可逆才行。

    矩阵的迹和行列式

    矩阵的迹等于特征向量的和:

    矩阵的行列式等于特征向量的积:

    特征分解

    继续一般的 n x n 矩阵,它可以分解成:

    其中 Q 是 n×n 方阵,且其第 i列为 A 的特征向量

    , Λ 是对角矩阵,其对角线上的元素为对应的特征值,也即
    。只有可对角化矩阵才可以作特征分解。不能被对角化的矩阵当然也就不能特征分解。

    这样分解之后,比如我们要计算:

    而对于 n x n实对称矩阵,有 n 个线性无关的特征向量。并且这些特征向量都可以正交单位化而得到一组正交且模为 1 的向量。故实对称矩阵 A 可被分解成

    以上结论也就是 spectral theorem.

    参考:

    • MIT 18.065 Eigenvalues and eigenvectors
    • Eigenvalues and eigenvectors
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  • 1、向量 $\vec a$\qquad $\overleftarrow{AB}$\qquad $\overleftrightarrow{AB}$\qquad $\overrightarrow{AB}$ 2、插入图片 1 \section{测试插入图片1} 2 \includegraphics[scale=0.4]{noise.jpg} 3 4 \...
  • python图片向量相关处理 访问文件夹下的图片 for root, dirs, files in os.walk(dir): if len(dirs)==0: lable=root[12:] for file in files: img=io.imread(root+’/’+file) #i...
  • 利用支持向量机学习并识别minst数据库中的图片,可以实现手写数字识别,所需要的minst数据库需要到minst官网下载
  • 下面贴上计算过程的图片:首先了解一下向量点乘的几何意义为一个向量在另外一个向量的投影长度,即占据另外一个向量的百分比
  • 我们先来看它的定义,定义本身很简单,假设我们有一个n阶的矩阵A以及一个实数\(\lambda\),使得我们可以找到一个非零向量x,满足:\[Ax=\lambda x\]如果能够找到的话,我们就称\(\lambda\)是矩阵A的特征值,非零向量...
  • 三、特征值和特征向量的应用实例1、主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)(1)方差、协方差、相关系数、协方差矩阵方差:协方差:,,**方差是衡量单变量的离散程度,协方差是衡量两个变量的相关程度(亲疏),...
  • 对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况。但是在python中,我们发现,无论是“.T”还是“np...
  • 3.1 向量

    2020-01-08 15:39:27
    向量的定义 由n个数组成的有序数组叫做向量向量中的每个数叫做分量,有几个分量则它的维数就是几。向量写做行就叫行向量,写做列就叫列向量。...下面这张图片中两个向量相乘等于零向量是可以推出其中...
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  • 要想提取图片的特征向量,首先得知道特征向量是什么。 我们假设这样一个服务场景,技师上门维修某设备,发现上面某零件损坏了,假设这位技师由于种种原因,没能根据自己的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出...
  • 利用openCV求图片特征值及特征向量 1、运用openCV与c++所涉及的头文件 #include<iostream> #include<cstring> #include<highgui.h> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/...
  • 使用styleGAN-encoder学习控制图片向量

    千次阅读 热门讨论 2020-02-04 19:06:11
    使用styleGAN-encoder对生成的图片进行控制 这篇文章中我们使用了储存库内置的向量对生成的图片进行控制,那么接下来我们尝试自己训练一个这样的向量. 人脸特征标记数据集 我们使用一个[潜码对应各种属性]的数据集...
  • 图片验证码识别使用向量空间搜索引擎来做字符识别优点缺点文件目录结构完整代码:结论 使用向量空间搜索引擎来做字符识别 每个字符图片作为一个向量,计算向量之间的夹角余弦,越大相似性越高。 Created with ...
  • 发现用的比较多,就直接写下来,下次直接改路径调用 import cv2 import os import numpy as np from keras.utils.np_utils import to_categorical data1_path = '/home/lu/lw/gan/ppt' class_folders = os....
  • 这里我先展示下最近我做的高维向量可视化的成果,蓝色是非事故图片,红色是事故图片。从结果上看出来,模型对事故和非事故的区分能力还算可以。事故和非事故二分类结果那么如何快速上手一个空间向量可视化过程,查看...
  • python实现图片读取为向量详解

    千次阅读 2018-11-04 10:38:42
    最近在实现cnn对于一系列图片的识别,于是就上网了解了一下图片读取的内容并整合一下。 在这里用了python3.6版本 使用的第三方库也只有numpy和PIL这两个库,所以上手很快。 下面按步骤详解: 第一: 导入这两个库 ...

空空如也

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