计算机视觉——实践加强

聚类算法：

相似度和距离负相关：

K-means：

1、选出一个k，作为k'个聚类中心（随机选出聚类中心），为了能够准确选择，那么可能胡i多次选择取得结果最优的；

2、把么一个数据分配成最近的中心

；    距离计算：欧氏距离；计算角度

3、寻找数据的新的质心；

4、重复2——3部；

达到收敛标准：

到达循环次数；

标签不再改变；

聚类中心不断发生改变；

k值的确定：

人工指定

高斯权重：

高斯滤波，
均值滤波器：

中值滤波

均值滤波

总结：通过考虑到周围邻居的位置进行滤波操作；

用途：去噪、增加对比度、寻找特征点

项目：模板匹配；

Template matching

图片拼接：

1、寻找角点；使用Harris角点；

Harris有一个尺度不变性、旋转不变性、

2、两个图片必须使用共同的特征寻找，计算两个向量；

3、建立SIFT描述；

4、匹配SIFT角点；

5、将图片进行转换；

博文：图像局部特征点检测算法

作业：读入手写字符

tu'xiang'pin'j