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机器视觉项目基础框架

机器视觉项目基础框架 【注意,这个框架已经过时,最新的内容请查看gomfctemplate】 一、背景 ​ 虽然OPENCV是可以在多平台下面运行,并且通过封包(DLL)的形式,可以被多种程序所调用,但是在windows平台下面,OPENCV和MFC程序一起使用还是最常见,也是功能最强大的。这里搭建基础的MFC+OPENCV框架,为在此之上进行机器视觉设计奠定基础。在实现的过程中,有许多选择是由于自己的偏好和习惯,请辩证分析。 二、MFC部分具体设计实现 1)创建MFC对话框程序 2)添加并且设计menu,挂在主窗体上 3)添加tab并且编写内容,创建对应成员变量,在initdialog中添加相关内容 新创建对话框资源, style为 child,Border为None,适当大小。双击窗体,创建对应的类 并且添加到类和initdialog中去 并且编写触发响应代码 三、结合OPENCV 到此为止,得到的是一个带有菜单和tab的mfc基础框架,这种框架用来做机器视觉是比较方便的。下面要做的就是mfc程序如何和ope...

主题模型

摘要: 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复,还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘,可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器:主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点,并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。近些年来各大互联网公司都开始了这方面的探索和尝试。就让我们看一下究竟吧。 关键词:主题模型 技术领域:搜索技术、自然语言处理 假设有两个句子,我们想知道它们之间是否相关联: 第一个是:“乔布斯离我们而去了。” 第二个是:“苹果价格会不会降?” 如果由人来判断,我们一看就知道,这两个句子之间虽然没有任何公共词语,但仍然是很相关的。这是因为,虽然第二句中的“苹果”可能是指吃的苹果,但是由于第一句里面有了“乔布斯”,我们会很自然的把“苹果”理解为苹果公司的产品。事实上,这种文字语句之间的相关性、相似性问题,在搜索引擎算法中经常遇到。例如,一个用户输入了一个query,我们要从海量的网页库中找出和它最相关的结果。这里就涉及到如何衡量query和网页之间相似度的问题。对于这类问题,人是...

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