原文代码 // polygon按顺时针排列顶点function getCentroid(polygon) {var totalArea = 0var totalX = 0var totalY = 0var points = polygon[0]for (var i = 0; i < points.length; ++i) {// a、b以及原点构成一个三角形var a = points[i

从头开始实现最近缩小质心（NSC）分类器涉及理解它如何通过将质心缩小到所有类的总质心方向来修改基本的最近质心方法，有效地执行特征选择。这种方法特别是在微阵列预测分析（PAM）中的应用而闻名。这里，我们将概述算法的简化版本并提供一个基本的Python实现。 最近缩小质心算法的基本步骤 1. **计算质心**：计算训练数据中每个类的质心。 2. **计算总质心**：使用所有训练数据计算总质心，不论

1.目标跟踪 对于一个视频流或者是实时检测的摄像输入,我们可以把整个过程看作N帧图像的合集,那么如果在其中的某一帧出现了我们感兴趣的目标,需要在后续目标继续关注,就要用到目标跟踪. 即我们只在目标的初始帧进行检测+识别,而在后续帧不进行识别,仅仅利用跟踪算法始终关注,进行检测,这样做可以,某些情况下降低计算量,提升视频的流畅度,即FPS提升. 2.核心思想 对于整个视频流，通过检测算法对预设