findpoint

说明：  用opencv进行姿态识别，人体姿态检测和动作识别(Human posture detection)

bp、爬虫、cnn 实验

现将图像进行转化为单通道，在对单通道的图像处理，统计图像中像素点的分布情况，为后续的均衡化等提供支持，也可以在图像处理中减小数据的量，从而加快运行时间或者算法的时间，从实际上来说彩色图像是3通道，灰度是单通道，但是灰度图像仍保留了大量的信息。此例子也可以为初学者做一个展示。

说明：  1、自动爬取新闻页面的信息 2、使用Python语言编写(1. Automatic crawling of news page information 2. Writing in Python Language)

用python画皮卡丘(基于turtle)

利用opencv自带的行人检测算法对行人进行检测任务

模糊C均值聚类算法的PYTHON实现，在UCI的IRIS数据集上实现(Fuzzy C-means clustering algorithm PYTHON realization, implemented on UCI s IRIS data set)

k近邻算法，k NearestNeighbor(KNN)，它的工作原理如下：    存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。当输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

说明：  《Python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。("Python Computer Vision Programming" is a practical guide to computer vision programming. It relies on the Python language to explain basic theories and algorithms, and analyzes object recognition, content-based image search, optical character recognition, optical flow method, tracking, and detailed analysis through a large number of examples. 3D reconstruction, stereo imaging, augmented reality, pose estimation, panorama creation, image segmentation, noise reduction, image grouping and other technologies. In addition, the exercises included in the book also allow the reader to consolidate and learn the knowledge of application programming.)

利用python中Dijkstra的包，进行最短路径的算法实现过程(Using Dijkstra package in Python to implement the shortest path algorithm)