我发现这段代码可以获得一个镂空图像. 我有一个圆形图像(https://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2RXdzVGtXUTlPSGc/edit?usp=sharing). img = cv2.imread(nomeimg,0) size = np.size(img) skel = np.zeros(img.shape,np.uint8) ret,img = cv2.threshold(img,127,255,0) ele
我正在尝试使用scikit-learn的伯努利朴素贝叶斯分类器.我使用CountVectorizor让分类器在一个小数据集上正常工作,但是当我尝试使用HashingVectorizor处理更大的数据集时遇到了麻烦.保持所有其他参数(培训文档,测试文档,分类器和特征提取器设置)不变,只需从CountVectorizo
我正在努力从我的RandomForestRegressor中取出功能重要性,我得到一个： AttributeError: ‘GridSearchCV’ object has no attribute ‘feature_importances_’. 有谁知道为什么没有属性？根据文档应该存在这个属性？ 完整代码： from sklearn.ensemble import RandomForestRegresso
我正在开发一个项目,我需要使用opencv检测图像上的功能. 我在用 SURF detector; SURF extractor; BFMatcher matcher; 用于检测,提取和匹配点.它适用于某些图像,但在其他图像上失败. 例如,系统在此映像上失败： 显然,此图像具有一些纹理,并且特征检测器应检测它们,但未检测到任
我正在尝试实现OpenCV 3.0.0 SURF功能描述和检测,但在OpenCV站点上运行示例代码后,我收到所有与SURF相关的错误.什么可能出错？谢谢！ #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #i
我正在使用HoG功能通过分类进行物体检测. 我对如何处理不同长度的HoG特征向量感到困惑. 我使用所有大小相同的训练图像训练了我的分类器. 现在,我正在从我的图像中提取运行分类器的区域 – 比如说,使用滑动窗口方法.我提取的一些窗口比分类器训练的图像大小大很多. (它是根据测试图
