분명히 당신은 OpenCV가 무엇인지 잘 이해하지 못합니다. 이것은 여러 컴퓨터 코어 또는 여러 그래픽 카드 코어에서 실행되는 빠른 매트릭스/벡터 작업 라이브러리입니다.
패턴 인식은 기계 학습 분야입니다. 이를 위해 deep, convolutional 및 기타 특수 신경망을 사용할 수 있습니다.
훈련에 OpenCV 신경망을 사용하면 성능이 크게 향상됩니다. 오직 그리고 모든 것.
따라서 당신이 공식화한 질문 = 말 앞의 수레.
먼저 "패턴"(비트마 이미지? 숫자 벡터? 또는 기타?)을 정의하는 방법을 이해하게 될 것입니다.
공부하고 또 공부하고 또 공부하세요.
행운을 빕니다
애매한 댓글 감사합니다 :)
나는 이 단계에서 이것이 무엇을 할 수 있는지, 깊은 세부 사항에 들어가지 않고 결정할 수 있는 정확성에 관심이 있습니다. 예를 들어 상관 관계를 통해 수행하는 것보다 패턴을 더 정확하게 인식하고 비교할 수 있습니까? . 비트맵이나 vetor를 통해 나는 전혀 신경 쓰지 않습니다. 내가 이해하기로는 이미 훈련된 레이어와 함께 제공되며 거기에서 아무 것도 훈련할 필요가 없으며 완성된 결과만 제공합니다. 그러나 이미 더 복잡한 자신의 목적을 위해 훈련할 수도 있습니다.
Il, 더 정확한 두 곡선을 비교하는 다른 방법을 조언할 수 있습니까? 신경망이 "예, 이것이 그래프라고 결정했습니다. 이것은 실제 그래프입니다. 잘 끝났습니다 ..하지만 정확성을 보증할 수 없습니다."
아니면 이 방법을 적용하면 신경망의 일상적인 훈련 , 구성 선택, 훈련 샘플 선택 등의 작업이 수행될 것입니다. 삶
나는 이 단계에서 이것이 무엇을 할 수 있는지, 깊은 세부 사항에 들어가지 않고 결정할 수 있는 정확성에 관심이 있습니다. 예를 들어 상관 관계를 통해 수행하는 것보다 패턴을 더 정확하게 인식하고 비교할 수 있습니까? . 비트맵이나 vetor를 통해 나는 전혀 신경 쓰지 않습니다. 내가 이해하기로는 이미 훈련된 레이어와 함께 제공되며 거기에서 아무 것도 훈련할 필요가 없으며 완성된 결과만 제공합니다. 그러나 이미 더 복잡한 자신의 목적을 위해 훈련할 수도 있습니다.
Il, 더 정확한 두 곡선을 비교하는 다른 방법을 조언할 수 있습니까? 신경망이 "예, 이것이 그래프라고 결정했습니다. 이것은 실제 그래프입니다. 잘 끝났습니다 ..하지만 정확성을 보증할 수 없습니다."
아니면 이 방법을 적용하면 신경망의 일상적인 훈련, 구성 선택, 훈련 샘플 선택 등의 작업이 실행될 것입니다. 삶
И.М.Журавель "Краткий курс теории обработки изображений" Распознавание номерных знаков автомобилей Рассмотрим некоторые вопросы, которые могут возникнуть при решении задачи распознавания номерных знаков автомобилей. Для этого сформируем исходное изображение и считаем его в рабочее пространство MATLAB. Для упрощения дальнейших расчетов и...
영상 감사합니다. :)
그러나 여기에 정확히 필요한 것이 아니라 규범의 일반 교육이 필요합니다. 우리는 2개의 그래픽 패턴을 인식(기억, 무엇이든)해야 하고 유사성을 위해 비교해야 합니다. 시작하는 첫 번째 작업입니다. 이를 위해 신경망을 훈련해야 하는지 잘 모르겠습니다.
분명히 당신은 OpenCV가 무엇인지 잘 이해하지 못합니다. 이것은 여러 컴퓨터 코어 또는 여러 그래픽 카드 코어에서 실행되는 빠른 매트릭스/벡터 작업 라이브러리입니다.
패턴 인식은 기계 학습 분야입니다. 이를 위해 deep, convolutional 및 기타 특수 신경망을 사용할 수 있습니다.
훈련에 OpenCV 신경망을 사용하면 성능이 크게 향상됩니다. 오직 그리고 모든 것.
따라서 당신이 공식화한 질문 = 말 앞의 수레.
먼저 "패턴"(비트마 이미지? 숫자 벡터? 또는 기타?)을 정의하는 방법을 이해하게 될 것입니다.
공부하고 또 공부하고 또 공부하세요.
행운을 빕니다
분명히 당신은 OpenCV가 무엇인지 잘 이해하지 못합니다. 이것은 여러 컴퓨터 코어 또는 여러 그래픽 카드 코어에서 실행되는 빠른 매트릭스/벡터 작업 라이브러리입니다.
패턴 인식은 기계 학습 분야입니다. 이를 위해 deep, convolutional 및 기타 특수 신경망을 사용할 수 있습니다.
훈련에 OpenCV 신경망을 사용하면 성능이 크게 향상됩니다. 오직 그리고 모든 것.
따라서 당신이 공식화한 질문 = 말 앞의 수레.
먼저 "패턴"(비트마 이미지? 숫자 벡터? 또는 기타?)을 정의하는 방법을 이해하게 될 것입니다.
공부하고 또 공부하고 또 공부하세요.
행운을 빕니다
애매한 댓글 감사합니다 :)
나는 이 단계에서 이것이 무엇을 할 수 있는지, 깊은 세부 사항에 들어가지 않고 결정할 수 있는 정확성에 관심이 있습니다. 예를 들어 상관 관계를 통해 수행하는 것보다 패턴을 더 정확하게 인식하고 비교할 수 있습니까? . 비트맵이나 vetor를 통해 나는 전혀 신경 쓰지 않습니다. 내가 이해하기로는 이미 훈련된 레이어와 함께 제공되며 거기에서 아무 것도 훈련할 필요가 없으며 완성된 결과만 제공합니다. 그러나 이미 더 복잡한 자신의 목적을 위해 훈련할 수도 있습니다.
Il, 더 정확한 두 곡선을 비교하는 다른 방법을 조언할 수 있습니까? 신경망이 "예, 이것이 그래프라고 결정했습니다. 이것은 실제 그래프입니다. 잘 끝났습니다 ..하지만 정확성을 보증할 수 없습니다."
아니면 이 방법을 적용하면 신경망의 일상적인 훈련 , 구성 선택, 훈련 샘플 선택 등의 작업이 수행될 것입니다. 삶
애매한 댓글 감사합니다 :)
나는 이 단계에서 이것이 무엇을 할 수 있는지, 깊은 세부 사항에 들어가지 않고 결정할 수 있는 정확성에 관심이 있습니다. 예를 들어 상관 관계를 통해 수행하는 것보다 패턴을 더 정확하게 인식하고 비교할 수 있습니까? . 비트맵이나 vetor를 통해 나는 전혀 신경 쓰지 않습니다. 내가 이해하기로는 이미 훈련된 레이어와 함께 제공되며 거기에서 아무 것도 훈련할 필요가 없으며 완성된 결과만 제공합니다. 그러나 이미 더 복잡한 자신의 목적을 위해 훈련할 수도 있습니다.
Il, 더 정확한 두 곡선을 비교하는 다른 방법을 조언할 수 있습니까? 신경망이 "예, 이것이 그래프라고 결정했습니다. 이것은 실제 그래프입니다. 잘 끝났습니다 ..하지만 정확성을 보증할 수 없습니다."
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다음은 Matlab에서 번호판 인식의 예입니다.
http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/61.php
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http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/
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나는 엘리엇 파동 을 보도록 시스템을 가르치고 싶었다.
구글은 스마트폰에 음성 인식을 가르쳤고, 파도는 보는 법을 가르칠 수 있는 것 같다.
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라이브러리와 NS 없이 가능합니다. 표시기는 최대 9999개의 패턴을 즉시 인식하고 번호를 매깁니다. 그것은 가능하고 그 이상이지만 더 이상 그러한 금액이 필요하지 않습니다.
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9999는 무한한 경향이 있는 다양한 포메이션 옵션에 비하면 아무것도 아닙니다. 내장된 패턴을 인식할 뿐만 아니라 사용자가 제안한 패턴, 일반적으로 차트의 모든 부분을 높은 정확도로 인식하는 것이 필요합니다.
나는 가격이 그런 정확도로 패턴을 반복한다고 생각하지 않으므로 그렇게 높은 정확도로 자신을 괴롭히지 않습니다. 물론 그것을 좋아하는 사람과 방법을 아는 사람.