ASR/CV/ML

语音识别、机器视觉、机器学习

  • javacv的可嵌入面板视频播放容器

    javacv的可嵌入面板视频播放容器

    能找到的javacv视频播放器的示例,都是使用CanvasFrame-一个继承自JFrame的顶层窗体,作为播放器。 本例对其抽取,使用JPanel实现,可以嵌入到JFrame或JPanel中,使用更灵活。 仅实现原播放功能。 1.播放控件。关键字:JPanel、javacv.Frame、Canvas。 [crayon-6812e0512c1e5675148727/] 2.播放器控件的设置,加入窗体。首先,加入窗体或父容器,然...

  • ffmpeg常用指令

    ffmpeg常用指令

    ffmpeg buddy 填参数生成指令: https://evanhahn.github.io/ffmpeg-buddy/ ffmpeg常用指令 1.安装 用的系统是Ubuntu18.04,所以直接apt-get就可以了 sudo apt-get install ffmpeg 也可以到官网 http://ffmpeg.org/download.html 从这里选择操作系统,下载编译好的程序使用。 2.简介 使用 ffmpeg 命令 的基本形式是 ffmpeg [全局参数] {[输入文件参...

  • MovieMulitClipsCutor视频批量分段剪辑

    MovieMulitClipsCutor视频批量分段剪辑

    自媒体在各种app上发布视频,有些就是简单的截取一些电影的片段作为内容。 很多视频播放器有截取片段的功能,但是操作比较繁琐,截取多段视频比较费时。 有批量自动截取功能的,综合性较差。一般试用后收费。 本例使用java swing、javacv开发一个快速分段、自动批量剪辑的工具,在桌面办公电脑上使用。 开源地址:https://gitee.com/vigiles/movie-muli...

  • 为 Android 构建 sherpa ncnn

    为 Android 构建 sherpa ncnn

    翻译《Build sherpa-ncnn for Android》 原文:https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/android/build-sherpa-ncnn.html 项目:https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn 自称新一代Kaldi:https://www.bilibili.com/video/BV1vR4y1k7eo ,看起来对安卓很友好,的确很棒。 1.安装AndroidStudio 略 2.下载sherpa-ncnn 下载sherpa-ncnn源码:[crayon-6812e0...

  • 编译kaldi-android

    编译kaldi-android

    本文记录于2020年。各种库、软件、系统都在更新,参考时难免有差池。欢迎讨论。 需求:将kaldi编译为 Android8.0-api26、ARMv8 使用的so动态库文件。 环境1:XUbuntu20.04.3,python3.8.10、android_ndk_r20b、git、apt。(建议的编译环境) 环境2:Mac10.14.3,python3、android-ndk、git、brew。 本文参考: https://www.jianshu.com/p/a896bc4c3c14 ...

  • Kaldi初次手动训练模型流程

    Kaldi初次手动训练模型流程

    本文环境: ● 硬件: 2018版 MacBook Pro   ▶ CPU:2.3 GHz Intel Core i5   ▶ 内存:8 GB 2133 MHz LPDDR3   ▶ 无独立显卡 ● Kaldi: commit id:66f5434d29e2a528b9363e0fa25f2793069602a3 ● 参考文献: https://www.bilibili.com/video/BV19a4y1h7cB https://www.bilibili.com/video/BV1Ch411p7fJ https://www.bilibili.com/video/BV1KU4...

  • 使用python演示朴素贝叶斯分类相关概念

    使用python演示朴素贝叶斯分类相关概念

    本文参考: https://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_4_bayes_1.html https://www.zhihu.com/question/27462939 1.条件概率 条件概率(Conditional probability),就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。因为B发生了A,它们直接有关系,是相关事件。 另一种说...

  • 使用python演示决策树中的几个概念

    使用python演示决策树中的几个概念

    准备一个数据集,基于老妹相亲已经掌握的15个小伙的信息,进行整理得到。 每个人有5项信息,前4项是基本情况——特征,第5项是老妹根据前4项做出的决定——即这个人的标签。 这些信息组成一个二维序列(二维数组、表),每行代表1个人,每列表示同一种特征。[crayon-6812e0512fde8034198693/] 1.经验熵 这一份数据中,最后一列,是老妹想要得到的结果,无论前面考...

  • 使用python knn数字识别示例

    使用python knn数字识别示例

    数据使用的这个 https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/kNN/3.数字识别 样本数据是很多的文本文件,文件名 “number_index.txt” 这样的,即每个数字有多个样本文件。测试用的文件在另一个目录,也可自己直接复制部分原样本文件。 文本内容如图: 和 使用python knn交友预测示例 中的操作类似, 先整理数据,得到样本特征值及对应...

  • 使用python knn交友预测示例

    使用python knn交友预测示例

    数据 https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/blob/master/kNN/2.海伦约会/datingTestSet.txt 原数据每行表示一个人的条目,前3列是1组特征数据,第4列是标签。 本例参考 https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html 如下步骤 1.读取数据并清洗 得到特征集和标签序列。 [crayon-6812e05130ebc198483607/] 2.对特征集数据归一化 通...

  • 使用python演示knn算法

    使用python演示knn算法

    k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)。原理: 1.准备一个样本数据集合(训练样本集),其中每个数据都对应1个标签。 2.要进行测试的新数据(没有标签),与样本集合里的数据进行比较。 3.提取最相似的数据的标签,即结果。 一般第3步取前k个最相似的数据,即k-NN算法中k的出处。有文档说k通常不大于20。 取k个最值数据后,对这k个数据的标签再进行计数,取数量最...

  • [转载]图片处理算法像素级图像处理算法–彩色转黑白

    [转载]图片处理算法像素级图像处理算法–彩色转黑白

    转自 https://www.codenong.com/cs106417440/ 第一种方法-灰度公式法:P=0.299×Red+0.587×Green+0.114×Blue 看了网上很多人说有个灰度公式,可以直接遍历每个像素,并把每个像素中的rgb换成如下值即可 [crayon-6812e051318e0464565717/] 第二种方法-平均值法:avg=(Red+Green+Blue)÷3 将像素中每一点的rgb值设为rgb三个值的平均值 [crayon-6812e051318e...

  • OpenCV和Java,Photo类图片修复示例

    OpenCV和Java,Photo类图片修复示例

    Photo提供了降噪Denosing、动态成像HDR、图片拼接等api,类似于Photoshop。 图片填充: 去色演示: 降噪效果演示: 两张噪点图片: lena1 lena2 [crayon-6812e05131cfd131312937/] - end

  • OpenCV和Java,光学变换:腐蚀、膨胀、形态学变换、边缘检测

    OpenCV和Java,光学变换:腐蚀、膨胀、形态学变换、边缘检测

    Imgproc .Canny .GaussianBlur .morphologyEx 腐蚀、膨胀产生类似毛玻璃的模糊效果,类似模糊操作的效果。 形态学变换根据操作方式,再多产生类似反相、轮廓( http://www.gaohaiyan.com/3296.html )的效果。 边缘检测产生黑底白线条的“白描”效果。 [crayon-6812e05132205663048373/] 关于分水岭算法的图像分割,下图来自 https://www.cnblogs.com/lon...

  • OpenCV和Java,不规则区域图像的拷贝

    OpenCV和Java,不规则区域图像的拷贝

    Imgproc.boundingRect Mat.submat Imgproc.line Imgproc.polylines Imgproc.fillPoly Core.bitwise_and 先画出不规则图形ploy, 计算ploy所在的最小矩形rect, 从源图像截取rect区域的图像roi, 根据ploy得到一个对应roi的roi_ploy, 通过roi_ploy为roi创建一个mask, 用mask对roi计算得到不规则的图像。 [crayon-6812e051327f4928273586/] 代码中...

  • OpenCV和Java,区域填充

    OpenCV和Java,区域填充

    Imgproc.floodFill Imgproc.circle Imgproc.rectangle Imgproc.polylines 近似颜色区域的选择。 [crayon-6812e05132c22237687393/] - end