cv算法是什么
A. CV常用传统算法
1.K-D树
概念：一种分割k维数据空间的数据结构。
构造过程：
（1）针对k条坐标轴方向，分别在每个方向上统计所有点的数据方差。并在k个方差选择最大的，将其方向作为分割方向。（数据方差大表明沿该坐标轴方向上的数据分散得比较开，在这个方向上进行数据分割有较好的分辨率。）
（2）选出分割方向上中间的一点，用其将数据点分割成左右两部分。
（3）对左右两部分数据重复（1）（2）操作，直至每个子空间中只剩一个数据点。
查询步骤：
（1）从根节点开始，通过二叉搜索，查找到与目标点距离最近的一点A，并在栈中顺序存储已经遍历的节点。
（2）以目标点为圆心，以两点间距离为半径作圆，若与父节点的分割线（超平面）相交，则对分割线另一边进行二叉搜索。
（3）若不相交，则按栈中存储的节点进行回溯，若当前节点比A距离更近，则更新A。
（4）直至回溯到root点，此时的A点即为最近邻接点。
2.Bag of words
概念：该模型忽略掉文本的语法和语序，用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档。近年来，BoW模型被广泛应用于计算机视觉中。与应用于文本的BoW类比，图像的特征(feature)被当作单词(Word)。文本方面：例如有下面两句话：
John likes to watch movies. Mary likes movies too.
John also likes to watch football games.
可生成如下词典：
[“John”, “likes”, “to”, “watch”, “movies”, “also”, “football”, “games”, “Mary”, “too”]
根据这个词典，可以将这两句话转换成两个向量：
[1, 2, 1, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
这两个向量共包含10个元素，其中第i个元素表示词典中第i个单词在句子中出现的次数。因此BoW模型可认为是一种统计直方图(histogram)。在文本检索和处理应用中，可以通过该模型很方便的计算词频。
计算机视觉方面：将图像可以类比作文档，图像中的特征点类比成词汇，那么图像的BoW模型即是“图像中所有图像块的特征点得到的直方图”.建立BoW模型主要分为如下几个步骤:
(1)特征提取
假设有N张图像，第i张图像可由n(i)个特征点表示，则总共能得到sum(n(i))个特征点。
(2)生成词典/码本(codebook)
对上一步得到的特征向量进行聚类(可以使用K-means等聚类方法)，得到K个聚类中心，用聚类中心构建码本。
(3)根据码本生成直方图
对每张图片,通过最近邻计算该图片的每个特征点应该属于codebook中的“哪一类”特征点，从而得到该图片对应于该码本的BoW表示。匹配两个图片的直方图，就可判断其相似度。
3.TF-IDF
概念：term frequency–inverse document frequency是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。
TF：词频，计算方法：，分子为词条i在文档j中出现的次数，分母为文档j所有词条出现的总次数。
IDF：逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量，计算方法：
分子为库中文档数目，分母为库中所有包含词条i的文档数目。
TF-IDF：即为TF*IDF，以此来计算某个词条的权重，形式较多，上面仅列出其中一种表示。
4.K-means clustering
概念：把数据分成几组，按照定义的测量标准，同组内数据与其他组数据相比具有较强的相似性，这就叫聚簇。聚簇是数据挖掘最基础的操作，但现在存在的一些传统聚簇方法已不能满足处理复杂类型的、高维的、任意分布形状的数据集合的需要。
k-means算法就是用得最多的一种传统的聚簇方法，是一种划分法，相似度的计算是求数据对象与簇中心的距离，与簇中心距离近的就划为一个簇。工作流程：
(1)随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。
(2)对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离，将其赋给最近的簇。
(3)重新计算每个簇的平均值，求出新的簇中心，再重新聚簇。
(4)不断重复(2)(3)，直到准则函数收敛。
分析：该算法的时间复杂度是O（nkt），其中n是所有对象数目，k是簇的数目，t是迭代次数。它的效率比较高；缺点是只能处理数值型数据，不能处理分类数据，对例外数据非常敏感，不能处理非凸面形状的聚簇。
5.SIFT
6.SVM
B. cv和nlp是算法吗
cv和nlp是算法。cv是计算机视觉，而nlp是自然语言处理，两者都是计算机发展的重要算法分支，支撑计算机智能化发展的基石，所以cv和nlp是算法。
C. CV算法：Harris角点（Harris Corner Detector）
Harris Corner Detector
斯坦福CS131-1718作业3
cornell-CS4670-5670-2016spring lec10_features2_web-Harris（这个比较详细）
需要找出一些显着特征点进行匹配
从图中扣出一块，然后要进行匹配，有些任意有些不容易，因此我们要找出一些特征的特征，也就是我们这节要说的“角”（Corner）
视角变化也仍然可以很好的辨识+跟周围点在任何方向变化都很大——好的特征
加窗，窗在任何方向上随意移动变化都很大的就是角。
算法结果：
D. 分析化学中变异系数怎么算
分析化学中变异系数（cv），就是 相对标准偏差。
具体算法要点是：
1）有一组数据，例如，n=6个数据。按照公式，计算出其算术平均值（D），和标准偏差s 值；
2）计算变异系数：cv=s/D x100%
E. cv算法是青春饭吗
不算。
cv算法是一个非常紧缺的专业工程师,要求对计算机、电子、数学等相关专业都要精通,年纪越大应该对这些领域掌握的更加的熟练。
F. cv算法是什么
计算机视觉算法。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。
因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
计算机视觉应用的实例包括用于系统：
（1）控制过程，比如，一个工业机器人 。
（2）导航，例如，通过自主汽车或移动机器人。
（3）检测的事件，如，对视频监控和人数统计。
（4）组织信息，例如，对于图像和图像序列的索引数据库。
（5）造型对象或环境，如，医学图像分析系统或地形模型。
（6）相互作用，例如，当输入到一个装置，用于计算机人的交互。
（7）自动检测，例如，在制造业的应用程序。
G. 抖音聊天如何丢雪球
用道具
登录抖音，选择加号拍视频。单击“选择音乐”。选好音乐后直接“使用”。先别开拍，先点击“道具”。在热门里找到“打雪仗”道具。现在可以开始拍了，拍的时候伸出手掌，可以将雪球扔出去，然后张一下嘴巴，雪球就会打中头部，拍完发布就好了。
一款特效的创意无法预测，但渲染效果和运算时间却能被打磨到极致。
其中，渲染效果依靠CV（计算机视觉）+CG（计算机图形学）两类算法的提升，而运算时间则依靠模型的优化。
对于计算机来说，CV算法能让它精准地“看懂”一张照片中的内容。小到特效的贴合度、实时跟踪的精度，大到整个图像的分辨率提升、风格改变，都属于CV算法的范畴。
H. 调压阀的Cv值是怎么算的
一: 根据流量计算Cv值, 这是选型的时候需要的, 也是最常用的算法各值表示的含义:Cv: 表示设备在全开状态流量的调节器和阀门流量系数。 对于液体，该系数被定义为在 60˚ F 压力降为 1 psig 时的水流，单位为加仑/分。 对于气体，该系数被定义为标准条件下每 1 psig入口压力的空气流量，单位为标准立方英尺/分。SL: 液体相对于水在标准温度 60˚ F 的比重。（水比重 = 1.0 @ 60˚ F。）Sg: 气体相对于空气的比重；等于气体分子量与空气分子量的比率。(空气比重 = 1.0 @ 60˚ F。) 可以近似为该气体分子量/29.P: 管道压力 (psia)。P1: 入口压力 psia。P2: 出口压力 psia。ΔP: 压差 (P1 - P2).psia: 绝对压力，为压力表压力 (PSIG) 加上 14.7（大气压力）。QL: 液流加仑/分 (GPM).Qg: 气流标准立方英尺/分 (SCFM)。（在 60˚ F 和 14.7 psia 标准条件下）Q: 体积流速立方英尺/分 (CFM).M: 质量流速磅/分 (lbs/min)具体计算方法:液体:Cv=Ql√Sl / ΔP气体:当P1≥2P2, 称为阻塞气流, Cv值的结果将与P2无关.Cv=Qg*2 / P1当P1<2P2, Cv=Qg*√Sg / √(ΔP*P2)将此Cv*1.2, 再选择Cv比它大的调压阀即可. 还要注意管道内气体流速, 看看接口处是否有截流产生.二, 有了调压阀怎么计算它的Cv值.Cv值和开口大小是一一对应的关系.加入调压阀的阀座的直径是D, 根据此计算出阀座面积A(单位是平方毫米)那么, 我的经验公式是Cv=A*0.03还有问题的话看资料加企鹅联系.网络知道原创回答, 转载请注明.