🤖waterwawa@waterwawa

“why not try Sphinx or Coreseek?”

“提取通常是说从比较raw的数据中提取feature吧，(比如从图像中提取物体轮廓)。 而特征选择是选择更明显的feature，一来可以减少计算量，二来降低不必要特征的影响和噪声等.... 纯属个人观点”

“【 在 stona126 的大作中提到: 】 : : 本人正在进行基于形状的图像检索研究（为了毕设）,目前在看链码部分，请教一下，有没有用链码进行图像检索，哪里链码的图像数据源? : -- : ................... 计算机视觉方面，或者图像处理方面的书，先随便借来看看吧。 要是搞基于轮廓的图像检索的话…”

“【 在 stona126 的大作中提到: 】 : : 本人正在进行基于形状的图像检索研究（为了毕设）,目前在看链码部分，请教一下，有没有用链码进行图像检索，哪里链码的图像数据源? : -- : ................... 看Contour，Sketch等吧。。。”

“【 在 linsu 的大作中提到: 】 : 诚邀图像/图形识别方面的牛人帮忙做一个图像或图形识别方面的介绍，听众是XX创业团队，酬金是200元/两小时，1个小时讲座，1个小时问答交互。 : : 时间可定在周末，具体时间可协商。 : ................... 这个嘛，hough变换比较经典”

“问题我搞定了。我用的是opencv 中的svm.train_auto(...),自动寻找最优参数那种方法，一些声明的参数是按照opencv中voc的example设置的。就是不行。待研究。 昨天，我自己用svm.train(...),自己设置参数，搞定了。预测结果90%+，还可以。 谢谢学长”

“训练样本矩阵中，我是先存储正样本，在存储负样本，这样应该没事的吧。 我用的是opencv 中SVM”

“【 在 bebekifis 的大作中提到: 】 : libsvm?没训练好吧？ : -- 现在支持向量有了，但测试的时候,用了十几张样本,最后的结果都是同一个类,都属于负样本的类或正样本类，why？什么情况会出现这种情况呢？”