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agosto 04, 2022

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Medición del tamaño de objetos en una imagen con OpenCV

Hoy vamos a utilizar esta técnica para ayudarnos a calcular el tamaño de los objetos en una imagen. ¡Asegúrate de leer la publicación completa para ver cómo se hace! Medir el tamaño de los objetos en una imagen es similar a calcular la distancia desde nuestra cámara a un objeto: en ambos casos, necesitamos definir una proporción que mida el número de píxeles por una métrica determinada. A esto lo llamo la proporción de "píxeles por métrica", que he definido más formalmente en la siguiente sección. La relación “píxeles por métrica” ( The “pixels per metric” ratio ) Para determinar el tamaño de un objeto en una imagen, primero debemos realizar una "calibración" (que no debe confundirse con la calibración intrínseca / extrínseca) utilizando un objeto de referencia . Nuestro objeto de referencia debe tener dos propiedades importantes: Propiedad # 1 : Debemos conocer las dimensiones de este objeto (en términos de ancho o altura) en una unidad medible (como mi...

Clasificación Multiclase

Hasta ahora, hemos tratado con entrada multidimensional, pero no con salida multivariada como se muestra en la figura 4.14. Por ejemplo, en lugar de etiquetas binarias en los datos, ¿qué sucede si tenemos 3, 4 o 100 clases? La regresión logística requiere dos etiquetas, no más. La clasificación de imágenes, por ejemplo, es un problema popular de clasificación multivariable porque el objetivo es decidir la clase de una imagen de una colección de candidatos. Una fotografía puede agruparse en una de cientos de categorías. Para manejar más de dos etiquetas, podemos reutilizar la regresión logística de una manera inteligente (usando un o enfoque de uno contra todos o de uno contra uno) o desarrolle un nuevo enfoque (regresión de softmax). Veamos cada uno de los enfoques en las siguientes secciones. Los enfoques de regresión logística requieren una cantidad decente de ingeniería ad-hoc, por lo que centraremos nuestros esfuerzos en la regresión de softmax. Uno contra todos Primero, e...

Gradiente descendente y Backpropagation

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