[机器学习] tutorials_jupyter.zip

说明：matplotlib官方例子库 matplotlib官方例子库
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[机器学习] face_detect1.0.py

说明：运用opencv数据库底下的haar-like特征分类器，在jetson nano上配合csi摄像头(usb和ip摄像头不行)实现人脸识别。
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[机器学习] tutorials_python.zip

说明：matplotlib 例子代码 （python版本20年最新）
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[机器学习] 数字图像处理实验（1）--灰度图的直方图均衡化

说明：数字图像处理实验（1）--灰度图的直方图均衡化。编程实现灰度图像的直方图均衡化处理。要求给出原始图像的直方图、均衡化图像及其直方图和直方图均衡化时所用的灰度级变换曲线图。
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[机器学习] 数字图像处理实验（1）--彩色图的直方图均衡化

说明：编程实现彩色图像的直方图均衡化处理。要求给出原始图像的直方图、均衡化图像及其直方图和直方图均衡化时所用的灰度级变换曲线图。
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[机器学习] mnist手写数字图片集

说明：minist手写数字图片集，用于tensorflow的手写数字是被训练的数据，内含1.5M图片一张。
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[机器学习] 数字图像处理实验（2）--中值滤波/均值滤波.7z

说明：编程实现灰度图像的中值滤波平滑处理。滤波模板的大小自定（可为3×3、5×5、7×7、15×15等）。实验图像可从提供的实验图像集中的噪声图像中选取。 思考题：（选做） 编程实现灰度图像的均值滤波平滑处理；也可尝试实现灰度图像的锐化处理，包括Sobel、Prewitt、Roberts、Laplace、Canny边缘检测等。
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[机器学习] 数字图像处理实验（3）--图像空域变换.7z

说明：编程实现彩色图像的平移、旋转、缩放、镜像操作，使用双线性插值确定非整数位置的像素值。要求可以任意输入平移数值、旋转角度、缩放比例。实验图像可从提供的实验图像集中选取。
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[机器学习] 数字图像处理实验（4）--图像直线检测.7z

说明：编程实现彩色图像的直线检测。提示：直线检测是基于边缘点进行的，因此首先需要进行边缘检测，再通过霍夫变换找出大部分边缘点所在的直线。
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[机器学习] 6年学习计划成为机器人工程师.xmind

说明：适合准备入门机器学习的同学作为学习指导，来自知乎YY硕的6年机器人工程师的学习计划。整理成为了思维导图，新手读起来更简单直接。从大一到研二都有详细明确的内容规划指引。
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[机器学习] cifar10.py

说明：利用cifar10训练集训练10分类器，正确率90%以上，框架是pytorch，亲测有效，需要的小伙伴自取哈~
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[机器学习] 人脸识别系统设计.zip

说明：文件主要实现的功能是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作,内有源代码和论文资料。
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