基于Python的车牌识别

【实例简介】

【实例简介】 目  录 1  实验整体步骤 2 1.1  Main函数 2 1.2  Canny算法 2 1.3  Hough算法 2 2  算法介绍 3 2.1  Canny算法 3 2.1.1  使用高斯滤波器滤波 3 2.1.2  计算图像的梯度图并获得梯度方向 3 2.1.3  对梯度图进行非极大化抑制 3 2.1.4  使用双阈值法获得最终的边缘图 4 2.2  Hough算法 4 2.2.1  建立参数空间 5 2.2.2  依据边缘点的梯度方向对参数空间进行投票 5 2.2.3  依据预设定的投票阈值筛选出初步结果 5 2.2.4  对已筛选出的结果进行非极大化抑制 5 3  代码实现 5 3.1  Main函数 6 3.2  Canny算法 6 3.3  Hough算法 10 4  实验结果与分析 12 4.1  实验结果 12 4.2 各个参数对于最终定位结果的影响 14 4.2.1  Canny算法 14 4.2.2  Hough算法 14    附录 15

这个压缩包中的代码实现了机器人使用的一些常见的路径规划算法，包括基于搜索的算法和基于采样的算法。

【实例简介】猜数字小游戏.py 开发猜数字小游戏。计算机随机生成100以内数字，让玩家去猜，如果猜的数字过大或过小都会给出提示，直到猜中该数，显示“恭喜！你猜对了”，同时要统计玩家猜的次数。

【实例简介】

卷积神经网络python实现。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络

WIn10+Anaconda环境下安装PyTorch(避坑指南)

复杂网络K-shell法顶点排序实例.py

【实例简介】

双曲嵌入作为一种捕获层次信息的方法被提出，可以将丰富的结构信息与现代机器学习分布式表达中所青睐的连续表示相融合。本实例将ICD编码嵌入双曲空间得到表征。下面是代码结构和结果分析： 1）数据预处理——数值向量化 将文本数据转换成数值向量，使用split函数将原本连接的文本数据分开,每个文本我们都会得到一个列表，构成词典。 2）主要程序代码 从上到下分别是建立整个网络模型的，构建网络参数的，和训练网络模型的。 3）参数的传入   训练的时候，这些参数的设置，batchsize是64，batchsize就是每轮训练的时候传入的是64个样本，dim 10表示维度是10，epoch 100表示训练了100轮，chechpoint-freq 是10 表示每过10个epoch保存一次模型。 4）训练过程 这个是训练过程中每一个epoch的loss值，MAP是评价指标