cv演算法是什麼
A. CV常用傳統演算法
1.K-D樹
概念：一種分割k維數據空間的數據結構。
構造過程：
（1）針對k條坐標軸方向，分別在每個方向上統計所有點的數據方差。並在k個方差選擇最大的，將其方向作為分割方向。（數據方差大表明沿該坐標軸方向上的數據分散得比較開，在這個方向上進行數據分割有較好的解析度。）
（2）選出分割方向上中間的一點，用其將數據點分割成左右兩部分。
（3）對左右兩部分數據重復（1）（2）操作，直至每個子空間中只剩一個數據點。
查詢步驟：
（1）從根節點開始，通過二叉搜索，查找到與目標點距離最近的一點A，並在棧中順序存儲已經遍歷的節點。
（2）以目標點為圓心，以兩點間距離為半徑作圓，若與父節點的分割線（超平面）相交，則對分割線另一邊進行二叉搜索。
（3）若不相交，則按棧中存儲的節點進行回溯，若當前節點比A距離更近，則更新A。
（4）直至回溯到root點，此時的A點即為最近鄰接點。
2.Bag of words
概念：該模型忽略掉文本的語法和語序，用一組無序的單詞(words)來表達一段文字或一個文檔。近年來，BoW模型被廣泛應用於計算機視覺中。與應用於文本的BoW類比，圖像的特徵(feature)被當作單詞(Word)。文本方面：例如有下面兩句話：
John likes to watch movies. Mary likes movies too.
John also likes to watch football games.
可生成如下詞典：
[「John」, 「likes」, 「to」, 「watch」, 「movies」, 「also」, 「football」, 「games」, 「Mary」, 「too」]
根據這個詞典，可以將這兩句話轉換成兩個向量：
[1, 2, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
這兩個向量共包含10個元素，其中第i個元素表示詞典中第i個單詞在句子中出現的次數。因此BoW模型可認為是一種統計直方圖(histogram)。在文本檢索和處理應用中，可以通過該模型很方便的計算詞頻。
計算機視覺方面：將圖像可以類比作文檔，圖像中的特徵點類比成詞彙，那麼圖像的BoW模型即是「圖像中所有圖像塊的特徵點得到的直方圖」.建立BoW模型主要分為如下幾個步驟:
(1)特徵提取
假設有N張圖像，第i張圖像可由n(i)個特徵點表示，則總共能得到sum(n(i))個特徵點。
(2)生成詞典/碼本(codebook)
對上一步得到的特徵向量進行聚類(可以使用K-means等聚類方法)，得到K個聚類中心，用聚類中心構建碼本。
(3)根據碼本生成直方圖
對每張圖片,通過最近鄰計算該圖片的每個特徵點應該屬於codebook中的「哪一類」特徵點，從而得到該圖片對應於該碼本的BoW表示。匹配兩個圖片的直方圖，就可判斷其相似度。
3.TF-IDF
概念：term frequency–inverse document frequency是一種用於信息檢索與數據挖掘的常用加權技術。
TF：詞頻，計算方法：，分子為詞條i在文檔j中出現的次數，分母為文檔j所有詞條出現的總次數。
IDF：逆向文件頻率（inverse document frequency，IDF）是一個詞語普遍重要性的度量，計算方法：
分子為庫中文檔數目，分母為庫中所有包含詞條i的文檔數目。
TF-IDF：即為TF*IDF，以此來計算某個詞條的權重，形式較多，上面僅列出其中一種表示。
4.K-means clustering
概念：把數據分成幾組，按照定義的測量標准，同組內數據與其他組數據相比具有較強的相似性，這就叫聚簇。聚簇是數據挖掘最基礎的操作，但現在存在的一些傳統聚簇方法已不能滿足處理復雜類型的、高維的、任意分布形狀的數據集合的需要。
k-means演算法就是用得最多的一種傳統的聚簇方法，是一種劃分法，相似度的計算是求數據對象與簇中心的距離，與簇中心距離近的就劃為一個簇。工作流程：
(1)隨機地選擇k個對象，每個對象初始地代表了一個簇的平均值或中心。
(2)對剩餘的每個對象，根據其與各個簇中心的距離，將其賦給最近的簇。
(3)重新計算每個簇的平均值，求出新的簇中心，再重新聚簇。
(4)不斷重復(2)(3)，直到准則函數收斂。
分析：該演算法的時間復雜度是O（nkt），其中n是所有對象數目，k是簇的數目，t是迭代次數。它的效率比較高；缺點是只能處理數值型數據，不能處理分類數據，對例外數據非常敏感，不能處理非凸面形狀的聚簇。
5.SIFT
6.SVM
B. cv和nlp是演算法嗎
cv和nlp是演算法。cv是計算機視覺，而nlp是自然語言處理，兩者都是計算機發展的重要演算法分支，支撐計算機智能化發展的基石，所以cv和nlp是演算法。
C. CV演算法：Harris角點（Harris Corner Detector）
Harris Corner Detector
斯坦福CS131-1718作業3
cornell-CS4670-5670-2016spring lec10_features2_web-Harris（這個比較詳細）
需要找出一些顯著特徵點進行匹配
從圖中扣出一塊，然後要進行匹配，有些任意有些不容易，因此我們要找出一些特徵的特徵，也就是我們這節要說的「角」（Corner）
視角變化也仍然可以很好的辨識+跟周圍點在任何方向變化都很大——好的特徵
加窗，窗在任何方向上隨意移動變化都很大的就是角。
演算法結果：
D. 分析化學中變異系數怎麼算
分析化學中變異系數（cv），就是 相對標准偏差。
具體演算法要點是：
1）有一組數據，例如，n=6個數據。按照公式，計算出其算術平均值（D），和標准偏差s 值；
2）計算變異系數：cv=s/D x100%
E. cv演算法是青春飯嗎
不算。
cv演算法是一個非常緊缺的專業工程師,要求對計算機、電子、數學等相關專業都要精通,年紀越大應該對這些領域掌握的更加的熟練。
F. cv演算法是什麼
計算機視覺演算法。
計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個「決定」的信息。
因為感知可以看作是從感官信號中提 取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中「感知」的科學。
計算機視覺應用的實例包括用於系統：
（1）控制過程，比如，一個工業機器人 。
（2）導航，例如，通過自主汽車或移動機器人。
（3）檢測的事件，如，對視頻監控和人數統計。
（4）組織信息，例如，對於圖像和圖像序列的索引資料庫。
（5）造型對象或環境，如，醫學圖像分析系統或地形模型。
（6）相互作用，例如，當輸入到一個裝置，用於計算機人的交互。
（7）自動檢測，例如，在製造業的應用程序。
G. 抖音聊天如何丟雪球
用道具
登錄抖音，選擇加號拍視頻。單擊「選擇音樂」。選好音樂後直接「使用」。先別開拍，先點擊「道具」。在熱門里找到「打雪仗」道具。現在可以開始拍了，拍的時候伸出手掌，可以將雪球扔出去，然後張一下嘴巴，雪球就會打中頭部，拍完發布就好了。
一款特效的創意無法預測，但渲染效果和運算時間卻能被打磨到極致。
其中，渲染效果依靠CV（計算機視覺）+CG（計算機圖形學）兩類演算法的提升，而運算時間則依靠模型的優化。
對於計算機來說，CV演算法能讓它精準地「看懂」一張照片中的內容。小到特效的貼合度、實時跟蹤的精度，大到整個圖像的解析度提升、風格改變，都屬於CV演算法的范疇。
H. 調壓閥的Cv值是怎麼算的
一: 根據流量計算Cv值, 這是選型的時候需要的, 也是最常用的演算法各值表示的含義:Cv: 表示設備在全開狀態流量的調節器和閥門流量系數。 對於液體，該系數被定義為在 60˚ F 壓力降為 1 psig 時的水流，單位為加侖/分。 對於氣體，該系數被定義為標准條件下每 1 psig入口壓力的空氣流量，單位為標准立方英尺/分。SL: 液體相對於水在標准溫度 60˚ F 的比重。（水比重 = 1.0 @ 60˚ F。）Sg: 氣體相對於空氣的比重；等於氣體分子量與空氣分子量的比率。(空氣比重 = 1.0 @ 60˚ F。) 可以近似為該氣體分子量/29.P: 管道壓力 (psia)。P1: 入口壓力 psia。P2: 出口壓力 psia。ΔP: 壓差 (P1 - P2).psia: 絕對壓力，為壓力表壓力 (PSIG) 加上 14.7（大氣壓力）。QL: 液流加侖/分 (GPM).Qg: 氣流標准立方英尺/分 (SCFM)。（在 60˚ F 和 14.7 psia 標准條件下）Q: 體積流速立方英尺/分 (CFM).M: 質量流速磅/分 (lbs/min)具體計算方法:液體:Cv=Ql√Sl / ΔP氣體:當P1≥2P2, 稱為阻塞氣流, Cv值的結果將與P2無關.Cv=Qg*2 / P1當P1<2P2, Cv=Qg*√Sg / √(ΔP*P2)將此Cv*1.2, 再選擇Cv比它大的調壓閥即可. 還要注意管道內氣體流速, 看看介面處是否有截流產生.二, 有了調壓閥怎麼計算它的Cv值.Cv值和開口大小是一一對應的關系.加入調壓閥的閥座的直徑是D, 根據此計算出閥座面積A(單位是平方毫米)那麼, 我的經驗公式是Cv=A*0.03還有問題的話看資料加企鵝聯系.網路知道原創回答, 轉載請註明.