Uso de OpenCV para reconocer patrones gráficos
No basta con reconocerlos (patrones), incluso un ser humano puede hacerlo).
También hay que clasificarlos y saber qué hacer con ellos
Es sabido que la correlación y otros métodos similares no manejan con precisión la correspondencia de las series temporales y, en algunos casos, no son precisos en absoluto.
Recientemente, la visión por ordenador se ha generalizado. Se utiliza principalmente para reconocer imágenes, por ejemplo, rostros en fotos. Por lo que sé, este método funciona con mucha precisión. ¿Alguien tiene experiencia en el uso de estas bibliotecas para el reconocimiento de patrones? Bueno, y utilizando las bibliotecas en mql. Creo que el tema es muy interesante en sí mismo y debería desarrollarse. Todavía no tengo experiencia en ello, pero me gustaría aprender.
Supongo que podría ser genial para el aprendizaje automático, la búsqueda de patrones y otras tareas.
Una de las cosas más divertidas - se puede construir en un bot la posibilidad de detectar un usuario por su cara, si tiene una cámara, y si es una persona diferente entonces no permitir el comercio:)
Pruf http://opencv.org/
Sugiero entonces ir más allá en el pensamiento, imaginar que el mecanismo de reconocimiento ya existe y funciona en el terminal, a través del mismo OpenCV.
¿Y ahora qué?
¿Ondas Elliott y Wolf? Los hemos detectado con cierta precisión, ¿y ahora qué? Luego volvemos a la robótica con SL, TP, TS
Sugiero entonces ir más allá en el pensamiento, imaginar que el mecanismo de reconocimiento ya está en marcha y funciona en el terminal, a través del mismo OpenCV.
¿Y ahora qué?
¿Ondas Elliott y Wolf? Los hemos detectado con cierta precisión, ¿y ahora qué? Luego volvemos a la robótica con SL, TP, TS
Al menos una identificación clara y estable de los lugares "horribles" para las estrategias. Por ejemplo, cuanto antes pite algo "así", mejor, podemos detener el estrato de la contra-tendencia y evitar pérdidas.
Un escenario sencillo: marcar las zonas de pérdidas en un gráfico histórico (un desarrollador las conoce "de vista"), lanzar un tutorial y que el mismo OpenCV esté mirando el gráfico sin parar.
Pero no se puede reescribir... El reconocimiento de patrones "fuera de la caja" no está diseñado para los gráficos. Todavía hay muchas matemáticas que se supone que están involucradas
Sugiero entonces ir más allá en el pensamiento, imaginar que el mecanismo de reconocimiento ya está ahí y funciona en el terminal, a través del mismo OpenCV.
¿Y ahora qué?
¿Ondas Elliott y Wolf? Los hemos detectado con cierta precisión, ¿y ahora qué? Luego volvemos a la robótica con SL, TP, TS
Señor, ¿está usted completamente loco? Ya he escrito que este es un tema estrechamente enfocado, por favor no lo ensuciemos con sobras, porque como siempre, no se puede encontrar nada sobre el tema por culpa de gente como usted, que va por delante del caballo. Las opciones de aplicación son variadas y van más allá del alcance del tema.
Si tiene algo específico para esta biblioteca, adelante.
Ya he escrito que este es un tema de enfoque estrecho, no lo ensuciemos con sobras, porque como siempre no se encuentra nada sobre el tema por culpa de gente como tú que se adelanta. Las opciones de aplicación son variadas y van más allá del alcance del tema.
Si tiene algo específico sobre esta biblioteca, adelante.
¿Y usted mismo ya está trabajando con este paquete? Descargado, descomprimido, parece un monstruo. Hay muchos libros impresos en el sitio, ¡uno de los O'Raily tiene más de mil páginas!
Si estás trabajando, ¿con VS y qué versión? ¿O con otra cosa?
Hay un documento en el sitio, lo leeré lentamente.
¿Ya está trabajando con este paquete? Lo descargué, lo descomprimí y parece un monstruo. ¡Hay muchos libros impresos en el sitio, uno de los O'Raily de más de mil páginas!
Si estás trabajando, ¿con VS y qué versión? ¿O con otra cosa?
Hay un documento en el sitio, voy a leer lentamente.
Todavía estoy buscando el lado derecho de este monstruo :) Busco personas que ya hayan trabajado con él.
Necesito formular adecuadamente la secuencia de pasos para implementar, por ejemplo, una comparación de dos patrones, y luego hacer algo
El mayor avance en este sentido se obtiene con las CNN (redes neuronales coherentes).
- habrahabr.ru
Gracias por el vídeo, estoy enganchado : )
Pero no es exactamente lo que necesitamos, pero es bueno para la educación general. Tenemos que reconocer (memorizar, lo que sea) 2 patrones gráficos y compararlos por similitud. Esa es la primera tarea con la que hay que empezar. No estoy seguro de que quieras entrenar la red neuronal.
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Es sabido que la correlación y otros métodos similares no manejan con precisión la correspondencia de las series temporales y, en algunos casos, no son precisos en absoluto.
Recientemente, la visión por ordenador se ha generalizado. Se utiliza principalmente para reconocer imágenes, por ejemplo, rostros en fotos. Por lo que sé, este método funciona con mucha precisión. ¿Alguien tiene experiencia en el uso de estas bibliotecas para el reconocimiento de patrones? Y utilizando las bibliotecas en mql. Creo que el tema es muy interesante en sí mismo y debería desarrollarse. Todavía no tengo experiencia en ello, pero me gustaría aprender.
Supongo que podría ser genial para el aprendizaje automático, la búsqueda de patrones y otras tareas.
Lo curioso - es posible construir en un bot la posibilidad de detectar un usuario por su cara, si tiene una cámara, y si es una persona diferente entonces no permitir el comercio:)
Pruf http://opencv.org/