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图像边缘检测，提取及轮廓跟踪源码（边缘检测，Hough变换，轮廓提取，轮廓跟踪，种子填充）

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划痕、油污、瑕疵检测的经典案例，结合算子的说明，更好的了解其原理。

【实例简介】LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。

西安邮电学院数字设计报告，此设计中的交通灯分为主干道与支感到交通灯，两个通道的红、绿、黄灯分别以40+35+5来交替。

自己写的线性相位的FIR低通和带通的数字滤波器程序，绝对没有错误，注释非常详细。用的是窗函数法，画了单位冲击响应和幅频响应的图。