[机器学习] kNN_hand_writing.py

说明：knn手写数字识别代码实现，本实验首先使用基于Python实现kNN算法实现手写字识别，然后使用sklearn库的kNN算法实现手写字识别。通过本实验掌握kNN算法的原理，熟悉kNN算法如何应用在真实世界问题中，同时掌握sklearn机器学习库的使用。
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[VR] 推土机 挖掘机.max

说明：3dsmax建模，包含挖掘机，推土机3dsmax模型，精模型，细致，可以下载直接使用，在一个3dsmax文件中，无贴图，直接使用默认材质球，可以自己调试
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[机器学习] 基于matlab的GUI工具的阈值分割的车牌定位识别.zip

说明：基于matlab的阈值分割的车牌定位识别，对采集到的图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程，并由此的都一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，使用模版匹配的方法，对输出的字符图像和模板库里的模版进行匹配以得到对应车牌字符的具体信息
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[深度学习] 基于matlab的主成分分析的人脸二维码识别.zip

说明：基于matlab的主成分分析的人脸二维码识别，将其与QR二维码的编解码进行了结合，使用MATLAB作为工具平台，调用QR二维码编解码应用程序，进而实现了一个人脸二维码自动识别的系统原型，仿真实现效果较好
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[深度学习] 基于matlab的知识库的手写体数字识别.zip

说明：基于matlab的知识库的手写体数字识别。首先，读入手写数字图片进行图像归一化处理，统一尺寸，默认为24X24图像块，并通过ostu算法进行二值化；其次，对二值化图像进行图像细等形态学操作，并按照算法要求特征提取；最后，载入模版矩阵进行比对，选用欧氏距离测度，得到识别结果。
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[深度学习] 基于matlab的特征匹配的英文印刷字符识别.zip

说明：基于matlab的特征匹配的英文印刷字符识别，研究灰度转换、中值滤波、二值化处理、形态学滤波、图像与字符分隔等算法，形成了一套效果明显的字符图像识别算法。采用字符的归一化和细化处理方法，通过二值化和字体类型特征相结合的处理方法完成特征提取，建立了字符标准特征库，合理的模版匹配算法实现了印刷体字符的识别，matlab仿真代码亲测可用。
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[深度学习] 基于matlab不变矩的数字验证码识别.zip

说明：基于matlab不变矩的数字验证码识别，通过模拟人类的视觉特性来分析验证码字符特点，目标是识别验证码，读取图像文件中的验证码字符。验证码的识别涉及图像预处理、分隔、特征提取、识别。这个仿真代码，首先通过对彩色验证码图像进行灰度化、二值化、去燥和归一化等步骤来进行预处理，通过建立模板库的动态更新机制来提高系统的兼容性，进一步提升验证码识别的效率和准确性，代码亲测可用
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[深度学习] 基于matlab小波技术进行图像融合.zip

说明：基于matlab小波技术进行图像融合,首先通过小波变换将图像分解到高频、低频、然后分别进行融合处理，最后再逆变换到图像矩阵，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab块匹配的全景图像拼接.zip

说明：图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术，代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab霍夫曼图像压缩重建.zip

说明：基于matlab霍夫曼图像压缩重建，过程为：1.符号概率 2.合并概率 3.更新概率 4.分配码字 。 代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab小波的图像压缩技术.zip

说明：基于小波变换的图像压缩是对图像应用小波变换算法来进行多分辨率分解，通过对小波系统进行编码来实现图像压缩。首先对图像进行多级小波分解，得到相应的小波系数：然后，对每层小波系数进行量化，得到量化系数对象，最后，对量化后的系数对象进行编码，得到压缩结果。仿真代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab的Hu不变矩的图像检索技术.zip

说明：基于matlab的Hu不变矩的图像检索技术,以图像Hu不变矩特征为标准来进行图像检索，首先，对待检索图像利用边缘检测算子进行边缘检测：其次，利用Hu的7个不变矩作为形状特征想用，进行图像的相似度匹配，最后在图像库中检索出最相近的TOP10图像序列作为检测结果，代码亲测可用，有很高的参考价值
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