当前位置:首页 >跨站数据测试 机器学习十大经典算法:朴素贝叶斯图像像素分割实战——Nemo鱼图像分割(python代码+详细注释) 日期: 2020-10-19 分类: 跨站数据测试 398次阅读 前言 本文所涉是笔者模式识别课的第一次大作业——用朴素贝叶斯来做nemo鱼图像区域分割。它是用贝叶斯来做二元分类的简单实践,适合用来做贝叶斯算法入门,现将简要理论和笔者所写代码放在这里,供大家参考。不知道有没有朋友有疑问,明明是图像区域分割,怎么又和二元分类扯上了关系,其实逐像素的图像分割,就是在做分类。当然,这里的分割不是指复杂的语义分割,只是简单的根据灰度或者颜色分布来做区域分割。 贝叶斯理论: 除特别声明,本站所有文章均为原创,如需转载请以超级链接形式注明出处:SmartCat's Blog标签:机器学习经典算法 机器学习十大经典算法 朴素贝叶斯 最大似然估计 贝叶斯python实现 图像分割上一篇: 比特币协会BSV生态报告:2020年10月下一篇: 1.Python教程--基础篇(全) 精华推荐