Tuwo. Kostenlose C ++ - Bibliothek für Aufgaben, die häufig in hochrangigen Computer-Vision-Systemen für Objekterkennung und Bildklassifizierung aufgetreten sind
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Tuwo. Ranking & Zusammenfassung

Tuwo. Stichworte

Bibliothek C++-Bibliothek Computer Vision erkenne Computersichtbibliothek. Bilderkennung.

Tuwo. Beschreibung

Freier C ++ Bibliothek für Aufgaben begegnet häufig in High-Level-Computer-Vision-Systemen zur Objekterkennung und Bildklassifizierung Computer Vision ist ein Teilgebiet der Informatik und beschäftigt sich mit Systemen, die Sinn für Bildinformation machen. Der Aufbau geeignet Systeme für High-Level-Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und Bildklassifizierung erfordert die Verwendung von robusten Bildstatistiken in Form von Bildmerkmalen und Algorithmen für maschinelles Lernen diskriminativen Informationen von Rauschen zu trennen. Tuwo ist eine C ++ Bibliothek, den Code zum Extrahieren von Merkmalen bietet und Entscheidungsfunktionen von Trainingsdaten lernen. Tuwo ist für High-Level-Computer-Vision tasks.The Bibliothek geeignet sollte frei verwendet werden; insbesondere Extrahieren von Code, wie Sie für notwendig erachten wird gefördert. Tuwo ist nicht als eine einzige monolithische Bibliothek vorgesehen. Um freie Nutzung zu fördern, wird die Bibliothek unter der sehr liberalen MIT-Lizenz Open-Source-Lizenz. Hier sind einige der wichtigsten Features von Tuwo: Maschinelles Lernen: · K-means Clustering · Nn / soft Vektorquantisierung und Histogramme · Mean-Shift-Clustering · Randomisierten Entscheidungsbaum-Ensemble · Strukturierte Support-Vektor-Maschine Ausbildung, parallel · Conditional Random Field, MAP-MRF-Inferenz Bild-Eigenschaften: · Adaptive Farbhistogrammen (CIE LAB, HSV, RGB) · Canny-Algorithmus · Histogramm von orientierten Gradienten (HOG) · Lokale Binärmuster (LBP) · Lokale Selbstähnlichkeit (LSS) · Orientierten Gradienten Histogramme · Semantische Texton Wälder · Region Kovarianz · textons High-Level-Bildverarbeitung: · Mean-Shift-Segmentierung · Baumbasierten Segmentierung (FH) · Normalisierte Schnittbildsegmentierung · Bild Laplace-Operatoren: Mattierung von Laplace, intervenierende Konturen, Gradient Input-Output: · PASCAL VOC Herausforderung XML Metafile-Leser / Schreiber

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