OpenCVを使った図形パターンの認識

 

相関法やそれに類する手法は、時系列のマッチングを正確に扱えない、場合によっては全く正確でない、というのが常識である。

近年、コンピュータビジョンの普及が進んでいます。主に写真に写っている顔などの画像を認識するために使用される。私の知る限り、この方法は非常に正確に機能します。これらのライブラリをパターン認識のために使用した経験のある方はいらっしゃいますか?まあ、それとmqlのライブラリの使用。このテーマ自体はとても面白いので、発展させていくべきだと思います。まだ未経験ですが、勉強したいと思います。

機械学習やパターン検索などにはもってこいなんでしょうね。

面白いことに、もしカメラを持っていれば、顔でユーザーを検知し、それが別人であれば取引を許可 しないようなボットを作ることも可能です:)

プルーフhttp://opencv.org/&nbsp。

OpenCV | OpenCV
OpenCV | OpenCV
  • 2016.12.23
  • opencv.org
OpenCV is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial use. It has C++, C, Python and Java interfaces and supports Windows, Linux, Mac OS, iOS and Android. OpenCV was designed for computational efficiency and with a strong focus on real-time applications. Written in optimized C/C++, the library can take...
 

それら(パターン)を認識するだけでは不十分で、人間でもできるのです)。

また、それらを分類し、何をすべきかを理解する必要がある

 
マキシム・ドミトリエフスキー

相関法やそれに類する手法は、時系列のマッチングを正確に扱えない、場合によっては全く正確でない、というのが常識である。

近年、コンピュータビジョンの普及が進んでいます。主に写真に写っている顔などの画像を認識するために使用される。私の知る限り、この方法は非常に正確に機能します。これらのライブラリをパターン認識のために使用した経験のある方はいらっしゃいますか?まあ、それとmqlのライブラリの使用。このテーマ自体はとても面白いので、発展させていくべきだと思います。まだ未経験ですが、勉強したいと思います。

機械学習やパターン検索などにはもってこいなんでしょうね。

一番面白いのは、カメラで撮影したユーザーの顔を検出し、それが別人であれば取引を許可 しないように、ボットに組み込むことができることです:)

プルーフ http://opencv.org/

とても興味深いです。OpenCVについては知りませんでした。ほとんど経験がないのですが、勉強してみようと思います。
 

そこで、さらに踏み込んで、すでに認識機構が存在し、それが同じOpenCVを通じて端末で動作していると想像してみることを提案します。

次はどうする?

エリオット波と ウルフ波?ある程度の精度で検出できたので、次はどうするか?その後、SL、TP、TSでロボティクスに戻ります。

 
イゴール・イェレメンコ

そこで、さらに踏み込んで、すでに認識の仕組みがあり、同じOpenCVを介して端末で動作していることを想像してみることを提案します。

次はどうする?

エリオット波とウルフ波?ある程度の精度で検出できたので、次はどうするか?その後、SL、TP、TSでロボティクスに戻ります。

少なくとも、戦略上「恐ろしい」場所を明確かつ安定的に特定すること。例えば、何かが「こうだ」と口笛を吹けば、すぐにカウンタートレンドの地層を止めて、損失を回避することができるのです。

簡単なシナリオ - 過去のチャートで損切りゾーンをマークし(開発者はそれを「目で見て」知っている)、チュートリアルを起動すると、同じOpenCVがチャートをひたすら見つめている。

しかし、書き換えることはできません。「いきなり」パターン認識は、グラフィックス用に設計されていないのです。まだまだ、数学が絡むと思われることが多いのですが

 
イゴール・イェレメンコ

そこで、さらに踏み込んで、端末の中にすでに認識機構があり、同じOpenCVを通して動作していると想像してみるのはどうでしょう。

次はどうする?

エリオット波とウルフ波?ある程度の精度で検出できたので、次はどうするか?その後、SL、TP、TSでロボティクスに戻ります。

先生、完全に頭がおかしいのでは? この話題は狭義の話題であることは既に書きました、残飯を散らかさないようにしましょう、例によってあなたのような馬が先走る人がいるから、この話題は何も出てこないのですからね。アプリケーションの選択肢は多様であり、このトピックの範囲を超えている。

このライブラリに特化したものがあれば、どうぞ。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

狭義の話題なんだから残飯をポイ捨てするのはやめましょうと既に書きましたが、例によってあなたのような先走った人がいるから話題のネタが見つからないんでしょう。アプリケーションの選択肢は多様であり、このトピックの範囲を超えている。

このライブラリに何か特定のものがあるのなら、どうぞ。

そして、あなた自身はすでにこのパッケージで仕事をしているのですか?ダウンロードし、解凍すると、まるで怪物のような姿に。印刷された本もたくさんあり、オライのものは1000ページ以上あるんですよ

動作しているのであれば、VSで、バージョンは?それとも他の何かと?

サイトにドキュメントがあるので、ゆっくり読んでみます。

 
アレクセイ・ヴォルチャンスキー

すでにご自身でこのパッケージを使って作業されているのでしょうか?ダウンロードして、解凍してみると、まるで怪物のようです。印刷された本がたくさんあり、そのうちの1冊は1000ページを超えるオーラリィです

動作しているのであれば、VSで、バージョンは?それとも他の何かと?

サイトにドキュメントがあるので、ゆっくり読ませていただきますね。

私はまだこのモンスターの右側を探しているんだ :)すでに活躍されている方を探しています。

例えば2つのパターンの比較などを実装するための一連の流れをきちんと定式化して、何かをする必要がある

 

この方向で最も進歩したのが、CNN(Coherent Neural Network)である。

https://habrahabr.ru/company/recognitor/blog/277163/

Совсем не нейронные сети
Совсем не нейронные сети
  • habrahabr.ru
Недавно ZlodeiBaal писал о достижениях в сверточных нейронных сетях (CNN) (и, кстати, тут же успешно настроил и обучил сеть для поиска области автомобильного номера). А я хочу рассказать про принципиально иную и, наверное, более сложную модель, которую сейчас развивает Алексей Редозубов ( AlexeyR), и про то, как мы, конечно проигнорировав...
 
 
ニコライ・デムコ

動画ありがとうございます!ハマりそうです : )

でも、必要なものというわけではなく、一般教養としてはいいと思います。2つの図形パターンを認識(暗記でも何でも)して、類似性を比較する必要があります。それがまず最初のタスクです。 neuronetをトレーニングするかどうかですね。

理由: