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Archive for 2012 年 11 月 12 日

[OpenCV] SVM 實驗

剛把OpenCV更新到2.4.3版,來試驗一下它的SVM好不好用。首先當然要瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs),先前的SVM實驗也可以參考。

支持向量機(Support Vector Machine, SVM)是一種監督式學習的方法,一般是應用於分類(Classification/supervised learning)等相關議題上。SVM 基本運作模式如下:在給定一群訓練樣本之下,每個樣本會分別對應至兩個不同的類別(Category),SVM 會嘗試從建構一個模型(Model),並利用此模型將每一個樣本分配到一個類別上。

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[OpenCV] Histogram Equalization (直方圖均衡化)

Histogram Equalization (直方圖均衡化)是影像處理領域中利用圖像直方圖對比度進行調整的方法。

這種方法通常用來增加許多圖像的局部對比度,尤其是當圖像的有用數據的對比度相當接近的時候。透過這種方法,亮度可以更好地分佈在直方圖上。這樣就可以用於增強局部的對比度而不影響整體的對比度,直方圖均衡化透過有效地擴展常用的亮度來實現這種功能。

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