Tuwo Biblioteca gratuita de C ++ para tareas con frecuencia encontradas en sistemas de visión de computadora de alto nivel para reconocimiento de objetos y clasificación de imágenes
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Biblioteca gratuita de C ++ para tareas con frecuencia encontradas en sistemas de visión de computadora de alto nivel para reconocimiento de objetos y clasificación de imágenes Computer Vision es un subcampo de informática y se ocupa de los sistemas que pueden tener sentido de la información de la imagen. Los sistemas de construcción adecuados para tareas de visión informática de alto nivel, como el reconocimiento de objetos y la clasificación de la imagen, se requiere el uso de estadísticas de imagen robustas en forma de características de imagen y algoritmos de aprendizaje de la máquina para separar información discriminativa del ruido. TUWO es una biblioteca de C ++ que proporciona código para extraer funciones de imagen y aprender las funciones de decisión de los datos de capacitación. TUWO es adecuado para tareas de visión por computadora de alto nivel. La biblioteca debe usarse libremente; En particular, se fomenta la extracción de código como lo que considera necesario. TUWO no pretende ser una sola biblioteca monolítica. Para fomentar el uso gratuito, la biblioteca tiene licencia bajo la licencia de MIT de código abierto muy liberal. Aquí hay algunas características clave de "TUWO": Aprendizaje automático: · K-significa agrupamiento · NN / Soft Vector Cantización e histogramas · Cambio medio agrupado · Conjuntos de árboles de decisión aleatorios · Capacitación de la máquina de vector de soporte estructurado, paralelo. · Campo aleatorio condicional, inferencia map-MRF Características de la imagen: · Histogramas de color adaptable (CIE Lab, HSV, RGB) · Detección de borde canny · Histograma de gradientes orientados (cerdo) · Patrones binarios locales (LBP) · Auto-similitud local (LSS) · Histogramas de gradiente orientados · Bosques de textones semánticos. · Región de covarianza · Textons Procesamiento de imágenes de alto nivel: · Segmentación media de turno · Segmentación a base de árboles (FH) · Segmentación de imágenes de corte normalizado. · Image Laplacians: Matting Laplacian, contornos intermedios, degradado De entrada y salida: · Pascal VOC Challenge XML METFILE Reader / Writer

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