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RSS订阅原创 opencv c++ YALE数据集验证svm
opencv c++ YALE数据集验证svm由于明天有考试，暂时只更新代码部分#include <stdio.h> #include <time.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv/cv.h> #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/hig
2020-12-14 23:38:43
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原创 OCR1.1实现简单lenet5分类
OCR1.1实现简单lenet5分类文章目录OCR1.1实现简单lenet5分类概述代码分析数据读取部分：网络训练部分运行效果完整代码ps：欢迎留言指正概述上篇1.0基本介绍了数据集的预处理，这次接着写入门的识别部分（tensorflow(cpu))原始数据集是有五百个汉字，测试集每个字有四百多张图片，训练集每个字有一千七百多张，像素都在5050到100100之间，如果有需要数据集的朋友可以留言，不过我也不知道这个数据集源于哪里，需要的话可以想办法分享下本文我们利用之前的图像预处理将图片归一化为2
2020-12-09 00:07:49
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原创 OCR1.0图像预处理部分
OCR1.0图像预处理部分概述：源于最近的大作业，老师提供的数据集有点太大了，所以分享几点对策，有问题欢迎留言正文数据集结构介绍接近八个G的手写数字黑白图片，尺寸大致在5050到100100，有背景田字格，椒盐噪声等处理过程除噪高斯滤波应该也可以，但由于鄙人实在不熟悉python的gauss是个什么鬼，只好采用先膨胀然后腐蚀的办法进行除噪def erzhihua(path,path1): img = cv2.imread(path+path1,0) r=1 s =
2020-12-06 16:23:46
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原创 A*算法走迷宫
不多说了先上代码hpp#include <stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#include<iostream>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;//池化，用于图像降维Mat pool_max(Mat imag
2020-11-08 14:08:26
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原创 嘎嘣gabor小波算子各参数直观理解与应用（c++实现)
嘎嘣gabor小波算子各参数直观理解与应用（c++实现)文章目录嘎嘣gabor小波算子各参数直观理解与应用（c++实现)一小段废话（简介）“嘎嘣”算子构建上代码：算子使用代码运行效果全部代码（云玩家直接看这里）ps:一小段废话（简介）gabor算子理论上就是三角函数和高斯函数的一个相乘本文简略介绍了从算子构建到滤波输出图片的整个过程，比较简单“嘎嘣”算子构建关于gabor的公式到处都是，我就懒得去扒了，大家想要具体公式可以自行检索相关文章，这里大致知道三角算子乘高斯算子就够了上代码：下面是op
2020-11-08 13:38:33
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原创 kmeans，FCM聚类iris和sonar数据集，以及图像分割
文章目录kmeans，FCM聚类iris和sonar数据集，以及图像分割（更新中）kmeans问题概述kmeans运行效果代码部分结构总览函数1载入数据load_iris(),load_sonar()函数2初始化样本中心点init_kmeans(bool is_iris)函数3 分类函数sort(bool is_iris)函数4 更新样本中心点 reload_z(bool is_iris)函数5 计算轮廓系数FCM问题概况代码结构总览函数6 FCM更新中心点 f.reload_z(is_iris);函数7
2020-10-31 10:23:43
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原创 fisher线性判别+KNN处理iris数据集
fisher线性判别iris数据集分类欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想
2020-10-18 18:43:53
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原创 拉链法哈希表(实战）
数据结构大作业哈希表1.代码部分/*hash_main.cpp文件*/#include"hasha.cpp"#include"string.h"#include"stdio.h"#include"iostream"#include<string>kalman超详解贝叶斯准则(Bayes rule)全概率定理贝叶斯kalman超详解贝叶斯准则(Bayes rule)全概率定理两个随机变量 X 和 Y 的联合分布(joint distribution)如下:p (x , y) = p (X = x , Y = y)（X=x，Y=y同时发生的概率）如果 X和 Y 相...
2019-12-18 00:24:09
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空空如也
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