网站首页 站内搜索

搜索结果

查询Tags标签: GMM,共有 5条记录
  • OpenCV-Python系列之GrabCut算法

    常情况下,我们需要图像进行前景后景进行分离,有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。基于要被分割对象的指定边界框开始,使用高斯混合模型…

    2021/12/8 9:46:46 人评论 次浏览
  • OpenCV-Python系列之GrabCut算法

    常情况下,我们需要图像进行前景后景进行分离,有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。基于要被分割对象的指定边界框开始,使用高斯混合模型…

    2021/12/8 9:46:46 人评论 次浏览
  • EM算法和GMM实例

    简介 EM算法最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,简称EM,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,…

    2021/9/5 14:36:37 人评论 次浏览
  • EM算法和GMM实例

    简介 EM算法最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,简称EM,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,…

    2021/9/5 14:36:37 人评论 次浏览
  • GMM\EM算法详解——附代码示例

    目录 潜(隐)变量模型K-meansGMM模型GMM模型参数估计的EM算法总结GMM模型和K-means的联系 EM算法使用EM算法通用步骤重新考虑GMM参数估计EM算法通用解释代码地址:6.1公布 笔者能力有限,如有错误请指正!感谢您的阅读!潜(隐)变量模型 观测变量:直接观测的数据 潜变量:…

    2021/5/23 22:25:53 人评论 次浏览
扫一扫关注最新编程教程