学习笔记

机器视觉初学者，在此做一些学习的感悟，想法，笔记。

LBP本质上是一种简化图像信息的算法。通过将一个像素周围8个像素点的灰度值与中心像素比较。灰度值大于中心像素的话置为1，灰度值小于中心像素的话置为0，将这8个像素的置组合到一起是一个8位的2进制数，转换为10进制作为中心点像素置。

下图是是用LBP处理后的结果

一般得到图像的LBP特征后并不能直接用作分类，判别等，需要再LBP图谱的基础上计算出直方图再用于其他算法

有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning) 的理解
机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。在人对事物的认识中，我们从孩子开始就被大人们教授这是鸟啊、那是猪啊、那是房子啊，等等。我们所见到的景物就是输入数据，而大人们对这些景物的判断结果（是房子还是鸟啊）就是相应的输出。当我们见识多了以后，脑子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，这就是训练得到的那个（或者那些）函数，从而不需要大人在旁边指点的时候，我们也能分辨的出来哪些是房子，哪些是鸟。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。无监督学习（也有人叫非监督学习，反正都差不多）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别（比如哪些更朦胧一点，哪些更写实一些，即使我们不知道什么叫做朦胧派，什么叫做写实派，但是至少我们能把他们分为两个类）。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。

最后

以上就是甜美月亮为你收集整理的学习笔记的全部内容，希望文章能够帮你解决学习笔记所遇到的程序开发问题。

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