因而,齐凡被图像的“池化”
“锐化”
等概念虐了一通后,总算将它们掌握了。
最后就到了最关键的一步--图像最真实的特征。
图像的特征自然是来自于像素点。
可其实不仅仅体现在像素点的灰度值上,还体现在像素点的排列上。
如果直接将像素点的坐标和值作为输入参数,那就会带来一个问题。
假如一个一模一样的数字“1”
,出现在一张纸的不同位置。
这对以上方法来说,就是不同的输入参数,因为其坐标位置变化了。
可按实际情况,这个数字并没有任何改变,只是位置发生了变化而已。
位置的变化不应该带来输入参数的变化,因为人类识别数字也并不需要参数数字整体的位置。
齐凡带着疑问在书上找到了答案--变化特征。
通过提取相邻像素点灰度值的变化作为特征,这样就能摒弃数字坐标位置不同而引入的干扰。
这就是方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient)的核心概念。
【计算机经验+10。
】
到此为此,图像特征提取部分已被齐凡搞定。
剩下的,就是找寻许阳他们所用的模型到底是哪里出了问题,以至于会出现40%多识别错误率。
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心情愉悦的齐凡,收起东西从图书馆回到宿舍。
齐凡一进宿舍,王哲就火急火燎地开口,“怎么发你微信过了半天才回,今天微积分课吴院长点名,你又不是在。
他现在每回都会特意关注你,你要是再不去,他可真就要发飙了。”
齐凡最近的行为在同学们看来简直就是作死,连最近看不惯他的贾震都开始对他同情了。
“齐凡,十年寒窗不容易,你这么个作法,早晚要被开除学籍的。
何必呢。”
只要不挑战贾震的学霸权威,他也不是什么十足的坏人。
“多谢你们关心。
可我早就和你们说过了呀。
是因为王教授叫我去帮忙。”
从对面两人的神情来看,显然不信。
齐凡也只有无奈。
“算了,等后天吧。
后天的微积分课正好有些内容我还需要巩固下,到时你们看,吴院长会不会管我。”
齐凡自信王教授肯定已经都打好招呼了。
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