1.6 尺度不变特征提取

ISO 18092:2013 Information technology — Telecommunications and information exchange between systems — Near Field Communication — Interface and Protocol (NFCIP-1)

说明：  图像融合常见功能，3类共12种图像融合算法，GUI界面，源图像(Common functions of image fusion, 3 types of 12 image fusion algorithms, GUI interface, source image)

lejos ev3 project the control interface and move

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)

图像处理基础、图像运算、图像编码、图像变换、图像增强、图像复原、图像的分割、图像数学形态学处理和小波图像处理(The basis of image processing, image computing, image coding, image transformation, image enhancement, image restoration, image segmentation, image mathematical morphology and wavelet image processing)

本代码是完成傅里叶梅林变换对图像的旋转剪切。没有嵌入水印。(The code is complete Fourier Mellin transform of the image rotation shear. No embedded watermark.)

hausdorff距离，用于图像处理中比较两幅图像的差异的方法。其鲁棒性较好。(hausdorff distance, for the image processing of the images compared two different methods. Its robustness better.)

说明：  基于距离变换的分水岭分割算法，该算法可以实现对粘连物体的分割。(Watershed algorithm)

从两幅图中找到相匹配的点的程序，可以调整搜索范围(failed to translate)

采用的是基于弦中点的hough变换椭圆检测算法，大家可以在百度上搜这篇论文，由于不是用的标准hough变换的算法，所以运行速度还不错(Used is based on the midpoint of the chord hough transform ellipse detection algorithm, we can search on Baidu paper, because the algorithm is not used in standard hough transform, so the speed is also good)