人脸识别

机器学习决策树

【实例简介】 1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系 2.基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配 3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分

从图像数据集读取图片并拼接成大图

python 3.0 廖雪峰pdf包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

【实例简介】 基于resnet50的猫狗识别，正确率99%

python强化学习（基于matplotlib）

Arcgis 10.2 栅格数据批量镶嵌（python版）

【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

【实例简介】

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