Utilisation d'OpenCV pour reconnaître des motifs graphiques
Il ne suffit pas de les reconnaître (les modèles), même un être humain peut le faire).
Vous devez également les classer et comprendre ce qu'il faut faire avec eux.
Il est de notoriété publique que la corrélation et les méthodes similaires ne traitent pas avec précision la correspondance des séries temporelles, et dans certains cas, ne sont pas précises du tout.
La vision par ordinateur s'est récemment répandue. Elle est principalement utilisée pour reconnaître des images, par exemple des visages sur des photos. Pour autant que je sache, cette méthode fonctionne de manière très précise. Quelqu'un a-t-il une expérience de l'utilisation de ces bibliothèques pour la reconnaissance des formes ? Eh bien, et en utilisant les bibliothèques dans mql. Je pense que le thème est très intéressant en soi et qu'il devrait être développé. Je n'ai encore aucune expérience en la matière, mais j'aimerais apprendre.
J'imagine que ça pourrait être génial pour l'apprentissage automatique, la recherche de modèles et d'autres tâches.
L'une des choses les plus amusantes est que l'on peut intégrer dans un robot la possibilité de détecter un utilisateur par son visage, s'il a une caméra, et s'il s'agit d'une autre personne, de ne pas autoriser les échanges:)
Pruf http://opencv.org/
Je propose alors d'aller plus loin dans la réflexion, d'imaginer que le mécanisme de reconnaissance est déjà en place et qu'il fonctionne dans le terminal, via le même OpenCV.
Et ensuite ?
Lesvagues Elliott et Wolf ? Nous les avons détectés avec une certaine précision et que faire ensuite ? Puis nous retournons à la robotique avec SL, TP et TS.
Je propose alors d'aller plus loin dans la réflexion, d'imaginer que le mécanisme de reconnaissance est déjà là et qu'il fonctionne dans le terminal, via le même OpenCV.
Et ensuite ?
Les vagues Elliott et Wolf ? Nous les avons détectés avec une certaine précision et que faire ensuite ? Puis on revient à la robotique avec SL, TP, TS
Au moins une identification claire et stable des lieux "horribles" pour les stratégies. Par exemple, plus tôt quelque chose siffle "comme ceci", mieux c'est, nous pouvons arrêter la strate de contre-tendance et éviter les pertes.
Un scénario simple : marquez les zones déficitaires sur un graphique historique (un développeur les connaît "de vue"), lancez un tutoriel et le même OpenCV regarde le graphique sans arrêt.
Mais vous ne pouvez pas le réécrire... La reconnaissance des formes "prête à l'emploi" n'est pas conçue pour les graphiques. Il y a toujours beaucoup de mathématiques qui sont censées être impliquées.
Je propose alors d'aller plus loin dans la réflexion, d'imaginer que le mécanisme de reconnaissance est déjà en place et qu'il fonctionne dans le terminal, via le même OpenCV.
Et ensuite ?
Les vagues Elliott et Wolf ? Nous les avons détectés avec une certaine précision et que faire ensuite ? Puis nous retournons à la robotique avec SL, TP et TS.
Monsieur, êtes-vous complètement fou ? J'ai déjà écrit qu'il s'agit d'un sujet étroitement ciblé, ne le jonchons pas de restes, car comme d'habitude, vous ne pouvez rien trouver sur le sujet à cause de gens comme vous, qui ont une longueur d'avance sur le cheval. Les possibilités d'application sont variées et dépassent le cadre de ce sujet.
Si vous avez quelque chose de spécifique à cette bibliothèque, allez-y.
J'ai déjà écrit que c'est un sujet étroitement ciblé, ne le jonchons pas de restes, car comme d'habitude vous ne trouvez rien sur le sujet à cause de gens comme vous qui sont en avance sur le jeu. Les possibilités d'application sont variées et dépassent le cadre de ce sujet.
Si vous avez quelque chose de spécifique sur cette bibliothèque - allez-y.
Et vous travaillez déjà vous-même avec ce paquet ? Téléchargé, dézippé, ça ressemble à un monstre. Il y a beaucoup de livres imprimés sur le site, l'un des O'Raily fait plus de mille pages !
Si vous travaillez, avec VS et quelle version ? Ou avec quelque chose d'autre ?
Il y a un document sur le site, je vais le lire lentement.
Vous travaillez déjà vous-même avec ce paquet ? Je l'ai téléchargé, décompressé, ça ressemble à un monstre. Il y a beaucoup de livres imprimés sur le site, l'un des O'Raily a plus de mille pages !
Si vous travaillez, avec VS et quelle version ? Ou avec quelque chose d'autre ?
Il y a un document sur le site, je vais le lire lentement.
Je cherche toujours le bon côté de ce monstre :) Je cherche des personnes qui ont déjà travaillé avec.
Je dois formuler correctement la séquence d'étapes pour mettre en œuvre, par exemple, une comparaison de deux modèles, et ensuite faire quelque chose
La plus grande avancée dans ce sens est obtenue avec les CNN (Coherent Neural Networks).
- habrahabr.ru
Merci pour la vidéo, je suis accroc : )
Ce n'est pas exactement ce dont nous avons besoin, mais c'est bon pour l'éducation générale. Nous devons reconnaître (mémoriser, peu importe) 2 motifs graphiques et les comparer pour voir s'ils sont similaires. C'est la première tâche à commencer. Je ne suis pas sûr que vous vouliez entraîner neuronet.
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Il est de notoriété publique que la corrélation et les méthodes similaires ne traitent pas avec précision la correspondance des séries temporelles, et dans certains cas ne sont pas précises du tout.
La vision par ordinateur s'est récemment répandue. Elle est principalement utilisée pour reconnaître des images, par exemple des visages sur des photos. Pour autant que je sache, cette méthode fonctionne de manière très précise. Quelqu'un a-t-il une expérience de l'utilisation de ces bibliothèques pour la reconnaissance des formes ? Eh bien, et en utilisant les bibliothèques dans mql. Je pense que le thème est très intéressant en soi et qu'il devrait être développé. Je n'ai encore aucune expérience en la matière, mais j'aimerais apprendre.
J'imagine que ça pourrait être génial pour l'apprentissage automatique, la recherche de modèles et d'autres tâches.
Il est possible d'intégrer dans un robot la possibilité de détecter un utilisateur par son visage, s'il a une caméra, et s'il s'agit d'une autre personne, d'interdire l'échange:)
Pruf http://opencv.org/  ;