@mejd-in-czajna: Jak chcesz, to możesz być moim marszandem. Gdy sprzedasz za setki złotych, to 50% będzie dla Ciebie ( ͡º ͜ʖ͡º)

@mejd-in-czajna:
Póki co jednak skill za niski, może kiedyś, kiedy sam będę zadowolony z tego, co tworzę :D
Jak na razie cieszę się, że znalazłem chwilkę, żeby w ogóle coś namalować. Dopiero drugi raz w tym roku - wstyd. A jak wiadomo to praktyka jest tutaj jednak potrzebna.

Ale dodałem do zakładek (⌐ ͡■ ͜ʖ ͡■)

@Wina_Segmentacji: Czyli mówisz, że potencjalnie martwa, ale jeszcze ciepła? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

@Wina_Segmentacji: To ja jednak wybiorę bramkę nr 2 ( ͡° ʖ̯ ͡°)

@j4ace: Akurat to wszystko jest prostsze niż brzmi. Jeszcze chwila i do tego dojdziesz ( ͡º ͜ʖ͡º)

@card_man: Nie, ponieważ zależało mi tutaj jednak na szybkości przetwarzania. Wykorzystuję więc najprostsze z najprostszych filtrów, które po prostu obliczają gradient wartości w poszczególnych kanałach dla zadanego piksela (w jego sąsiedztwie 3x3). I wartości te są właśnie moim wektorem cech. Potem każdy punkt maski, przy użyciuPokaż całość

@card_man: Nie, ale to dlatego, że uczenie drzew robiłem w Pythonie. Początkowo nie wiedziałem jakiej metody klasyfikacji/regresji użyję (zastanawiałem się też nad NN, czy SVR), a tutaj najszybciej było mi to przetestować. Samo podejmowanie decyzji na podstawie wczytanego z pliku drzewa to jest dosłownie 7 linii kodu, więc nie chciało mi się już ich przekształcać do postaci zgodnej z implementacją OpenCV :D

int node = 0;

while (_features[node] !=Pokaż całość

@card_man: Samo repo z projektem jest dostępne na githubie. Co prawda muszę jeszcze poczyścić ten kod i opisać jak skonfigurować wszystkie resourcy, ale kod tam można znaleźć.