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目标运动的真实轨迹和估计轨迹，以及所进行的误差分析(Target motion trajectory and estimate the true trajectory, and error analysis conducted)

利用matlab提取掌纹图像的感兴趣区域，ROI提取(Extract palmprint images using matlab region of interest, ROI extraction)

目标跟踪，使用基于颜色特征的粒子滤波跟踪算法。使用方便，较精确的实现目标跟踪功能(Target tracking using particle filter based on color feature tracking algorithm. Easy to use, more accurate tracking goals)

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，...( U672C u4E66 u7B2C u4E00 u90E8 u5206 u5206 u4E3B u8991 u4ECB u7ECD u673A u5668 u5B66 u4E60 u57FA u7840 uFF0C u4EE5 u53CA u5982 u4F55 u5229 u7528 u7B97 u6CD5 U8FDB u883C u5206 u7C7B uFF0C u5E76 u9010 u6B65 u4ECB u7ECD u4E86 u591A U90BB u6CD2 u3001 u6734 u7D2 u8D1D u53F6 u65AF u7B97 u6CD5 u3001Logistic u56DE u5F52 u7B97 u6CD5 u3001 u652F u6301 u5411 u91CF u673A u3001AdaBoost u96C6 u6210 U65B9 u6CD5 u3001 u57FA u4E8E u6811 u7R4 u5F52 u7B97 u6CD2 u5286 u5206 u7C7B u56DE u5F52 u6811 uFF08CART uFF09 u7B97 u6CD5 u7B49 u3002 u7B2C u4E09 U90E8 u5209 u5109 u91A u0312 u4E9B u8E1B u8981 u7B97 u6CD5 uFF1Ak u5747 u503C u805A u7B7B U7B97 u6CD3 u30011 by default for uppercase and uupstr U4E9B u9644 u5C5E u5DE5 u5177 u3002 u5168 u4E66 u901A u8FC7 u7CBE U5FC3 u7396 u7392 u7B09 u5B09 u5B09 u5B09 u5B03 U7528 u9184 u5R4 u5904 u7403 u7R03 u7 U5206 u6790 u53CA u53EF u89)

它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。(It describes the proportion of different colors in the entire image, and does not care about the spatial location of each color, that is, it can not describe objects or objects in the image. Color histograms are especially suitable for describing images that are hard to segment automatically.)

结合模糊C均值聚类算法与水平集方法的图像分割代码，分割效果良好。(The image segmentation code based on fuzzy c-means clustering algorithm and level set method has a good segmentation effect.)

indexation suit tuto of indexation for images

本代码实现的功能：24位位图（BMP）的灰度化。具体实现过程：打开图像文件,找到数据区(每3个字节代表一个象素的R,G,B值),循环扫描,根据RGB的权重,计算出灰度值. 如果要得到256色灰度图,则要新建一个调色板,修改信息头和文件头.(Realize the function of the code: 24-bit bitmap (BMP) of the gray. Concrete realization of the process: Open the image file, locate the data area (3 bytes per pixel on behalf of a R, G, B values), cyclic scan, according to the weight of RGB, gray value is calculated. If you want to get 256 colors grayscale, would create a new palette, modify the header and file header information.)

此实例已经过测试，大家拿来即可使用，无须配置！ 两个功能：一个是用程序实现下载网络图片至本地，另一个是自动生成该图片的缩略图

该代码采用opencv环境来实现灰度投影估计电子稳像算法，能够很好地解决视频序列抖动问题。(The code uses the opencv environment to achieve the gray projection algorithm, which can solve the problem of video sequence jitter.)