[机器学习] 车牌识别系统

说明： 完整的车牌照识别系统。 %% step1 读入图片 灰度化处理并显示原图、灰度图 %Step2 图像预处理 对原始黑白图像进行开操作得到图像背景 %Step3 取得最佳阈值，将图像二值化 %Step4 车牌粗定位，对得到二值图像进行边缘检测和开闭操作进行数字形态学处理 %Step5 像素中线扫描（颜色纹理范围定义，行列扫描的方式）粗定位和经验阈值分割车牌 %Step6 对二值图像进行区域提取，并计算区域特征参数。进行区域特征参数比较，提取车牌区域
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[机器学习] 何凯明去噪论文翻译

说明： 何凯明的 Single_Image_Haze_Removal_Using_Dark_Channel_Prior中文翻译版
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[机器学习] 自抗扰控制

说明： Active Disturbance Rejection Control of Dynamic Systems
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[机器学习] Matlab小波分析张德丰

说明： Matlab小波分析 张德丰第二版，适用于从事信号处理、图像处理等方面工作的工程技术人员,也可作为理工科各专业的高年级本
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[机器学习] 车牌识别语音播报

说明： 在opencv2.4.10+vs2017环境下使用颜色分割法，投影法分割出车牌图片，通过opencv自带的机器学习模块1训练模板，同时使用前景差法实现了对视频中车牌的识别，并且可以利用windows自带的语音API进行播报
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[机器学习] PSO模型中的变异函数

说明： PSO模型中的变异mutation函数；PSO模型中的变异mutation函数
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[深度学习] ADAS和自动驾驶的现状、架构、算 法和技术路线

说明： 高级驾驶辅助系统 [1] 是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。 近年来ADAS市场增长迅速，原来这类系统局限于高端市场，而现在正在进入中端市场，与此同时，许多低技术应用在入门级乘用车领域更加常见，经过改进的新型传感器技术也在为系统布署创造新的机会与策略。
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[深度学习] 卷积神经网络基础及发展现状

说明： 中科院自动化所的卷积神经网络PPT，包括卷积神经网络发展历程、基本原理，以及近年来的应用，强烈推荐。
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[机器学习] Matlab生成Voronoi图代码

说明： 使用matlab生成了Voronoi图，使用Delaunay三角形生成Voronoi图。
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[机器学习] delaunay三角剖分matlab代码，有注释

说明： 使用Matlab实现了delaunay三角剖分，delaunay三角形具有一些非常好的性质，可以用来生成Voronoi图。
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[深度学习] 知识空间理论和信息论

说明： 乂学智适应 知识空间理论和信息论的介绍和说明，通过此pdf可以对相关概念有一定的理解
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[机器学习] 摄像、拍照、人脸识别、人脸库对比

说明： 系列文章： 一、JavaFX摄像：https://blog.csdn.net/haoranhaoshi/article/details/85880893 二、JavaFX拍照：https://blog.csdn.net/haoranhaoshi/article/details/85930981 三、百度人脸识别－－人脸对比：https://blog.csdn.net/haoranhaoshi/article/details/85954440 四、人脸库对比：https://blog.csdn.
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