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使用 OpenCV 识别图片中的猫咪

你知道 OpenCV 可以识别在图片中小猫的脸吗?而且是拿来就能用,不需要其它的库之类的。 之前我也不知道。 但是在Kendrick Tan 曝出这个功能后,我需要亲自体验一下……去看看到 OpenCV 是如何在我没有察觉到的情况下,将这一个功能添加进了他的软件库(就像一只悄悄溜进空盒子的猫咪一样,等待别人发觉)。 下面,我将会展示如何使用 OpenCV 的猫咪检测器在图片中识别小猫的脸。同样的,该技术也可以用在视频流中。 使用 OpenCV 在图片中检测猫咪 如果你查找过OpenCV 的代码仓库,尤其是在haarcascades 目录里(OpenCV 在这里保存处理它预先训练好的 Haar 分类器,以检测各种物体、身体部位等), 你会看到这两个文件: haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml 这两个 Haar Cascade 文件都将被用来在图片中检测小猫的脸。实际上,我使用了相同的 cascades 分类器来生成这篇博文顶端的图片。 在做了一些调查工作之后,我发现这些 cascade...

科普|文本分析浅析——文档分类

序言 自动文档分类是一个很好的例子,说明如何善用机器学习和自然语言处理,让机器更好地处理人类语言。自动分类目的,是给一个文档或一段文字指派一个或多个类别,以方便对文档进行归类和管理。特别是对于出版社、新闻网站、博客或其他需要处理大量文字内容的人和机构来说,人工对文档,并进行分组和分类是极其耗费人力和时间的工作。 大体上讲,有两类机器学习方式:监督学习和非监督学习。监督学习方法是在“以往的观察”之上建立模型,这种“以往的观察”被称为训练集。在做文档分类时,预先定义好文档类别,再人工为训练数据集中每个文档打上类别标记。建立了训练数据集之后,接着是用这个人工标记的数据集训练一个分类器。其思想是:在训练完成后,这个分类器将能够预测任何一个给定文档的类别。 非监督机器学习方式有所不同,它们不需要训练数据集。以文档分类来说,类别是事先未知的。非监督

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