Tuwo. Biblioteca GRATUITA C ++ para tarefas freqüentemente encontradas em sistemas de visão de computador de alto nível para reconhecimento de objetos e classificação de imagem
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Tuwo. Descrição

Biblioteca C ++ gratuita para tarefas freqüentemente encontradas em sistemas de visão de computadores de alto nível para reconhecimento de objetos e classificação de imagem A visão de computadores é um subcampo de ciência da computação e lida com sistemas que podem fazer sentido de informações de imagem. Os sistemas de construção adequados para tarefas de visão de computadores de alto nível, como reconhecimento de objetos e classificação de imagem, requer o uso de estatísticas robustas de imagens na forma de recursos de imagem e algoritmos de aprendizagem de máquina para separar informações discriminativas do ruído. Tuwo é uma biblioteca C ++ que fornece código para extrair recursos de imagem e aprender funções de decisão dos dados de treinamento. Tuwo é adequado para tarefas de visão de computador de alto nível. A biblioteca deve ser usada livremente; Em particular, extraindo o código como você considera necessário é encorajado. Tuwo não se destina a ser uma única biblioteca monolítica. Para incentivar o uso livre, a biblioteca é licenciada sob a licença de MIT de código aberto muito liberal. Aqui estão algumas características principais de "Tuwo": Aprendizagem de máquina: · K-significa agrupamento · Quantização e histogramas de vetor nn / macio · Mean shift clustering · Árvore de decisão randomizada conjuntos · Treinamento de máquina de vetor de suporte estruturado, paralelo · Campo aleatório condicional, Inferência MAP-MRF Características de imagem: · Histogramas de cor adaptáveis (CIE Lab, HSV, RGB) · Detecção de borda canny · Histograma de gradientes orientados (porco) · Padrões binários locais (LBP) · Auto-similaridade local (LSS) · Histogramas de gradientes orientados · Florestas Semânticas de Texton · Covariância da região. · Textons. Processamento de imagem de alto nível: · Segmentação média de mudança · Segmentação à base de árvores (FH) · Segmentação de imagem de corte normalizada · Laplácios de imagem: Matting Laplacian, contornos intervenientes, gradiente Entrada / saída: · Pascal Voc Challenge XML Metafile Reader / Writer

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