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09特征匹配

于 2019-07-02 发布

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代码说明：

说明： SIFT特征点检测 DoG金字塔图像生成后，通过全搜索中间层DoG图像(去除第一个和最后一个DoG图像)的像素点，判断当前像素点的像素值是否大于(或者小于)周围8邻域的像素值(sddsdadadsda da da d ad a da adad ad a d ad a d ad a d ad a d)

文件列表：

09特征匹配\01角点检测\Harris角点检测.doc, 586048 , 2019-07-02
09特征匹配\01角点检测\Harris角点检测.py, 1230 , 2019-07-02
09特征匹配\01角点检测\Shi-Tomasi角点检测.doc, 445224 , 2019-07-02
09特征匹配\01角点检测\Shi-Tomasi角点检测.py, 1125 , 2019-07-02
09特征匹配\02SIFT和DoG\SIFT.py, 739 , 2019-07-02
09特征匹配\02SIFT和DoG\使用DoG和SIFT进行特征提取与描述.doc, 1668678 , 2019-07-02
09特征匹配\03ORB特征匹配\ORB特征匹配.doc, 1125198 , 2019-07-02
09特征匹配\03ORB特征匹配\ORB特征匹配.py, 1084 , 2019-06-17
09特征匹配\04K-最近邻匹配\K-最近邻匹配.py, 882 , 2019-06-17
09特征匹配\04K-最近邻匹配\最近邻匹配.doc, 1068882 , 2019-07-02
09特征匹配\05Brute-Force匹配\B-F暴力匹配.doc, 580621 , 2019-07-02
09特征匹配\05Brute-Force匹配\暴力匹配.py, 1942 , 2019-06-13
09特征匹配\06FLANN\FLANN匹配.doc, 761120 , 2019-07-02
09特征匹配\06FLANN\FLANN匹配.py, 2107 , 2019-07-02
09特征匹配\images\chess_board.png, 71276 , 2019-04-27
09特征匹配\images\manowar_logo.png, 3769 , 2019-04-27
09特征匹配\images\manowar_single.jpg, 193347 , 2019-04-27
09特征匹配\images\varese.jpg, 174954 , 2019-04-27
09特征匹配\01角点检测, 0 , 2019-07-02
09特征匹配\02SIFT和DoG, 0 , 2019-07-02
09特征匹配\03ORB特征匹配, 0 , 2019-07-02
09特征匹配\04K-最近邻匹配, 0 , 2019-07-02
09特征匹配\05Brute-Force匹配, 0 , 2019-07-02
09特征匹配\06FLANN, 0 , 2019-07-02
09特征匹配\images, 0 , 2019-06-12
09特征匹配, 0 , 2019-07-02

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说明：图片隐写算法实现，采用python代码实现。(Picture steganography.)

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vgg深度学习，图像识别，用于图像的分类，在python上运行(vgg deep learning, image recognition, used for image classification, running on Python)

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ChineseSegmentUsingHashTable
用python实现双字哈希字典，可用于中文分词(Using Python to realize double-character hash dictionary, which can be used for Chinese word segmentation)

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说明：本书由Keras之父、现任Google A工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Frangois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力(This book is written by Frangois Chollet, the father of keras and the current researcher of Google a intelligence. It introduces in detail the exploration and practice of deep learning with Python and keras, involving computer vision, natural language processing, generative model and other applications. The book contains more than 30 code examples, and the steps are detailed and thorough. Because this book is based on the accessibility and popularization of artificial intelligence, readers can read it without having the background knowledge of machine learning. After learning this book, readers will have the ability to build their own deep learning environment, establish image recognition model, and generate images and characters)

2021-01-08 19:49:44下载

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利用肤色提取和Viola & Jones积分图来实现人脸检测(Face detection using skin color extraction and integral image)

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