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  1. 使用视觉特征：RHLBP和颜色特征的基于分段的PolSAR图像分类

  2. 使用视觉特征：RHLBP和颜色特征的基于分段的PolSAR图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38556985

  1. VC获取屏幕上某点的颜色值

  2. 摘要:VC/C++源码,其它分类,拾色器　　获取屏幕上某点的颜色，请在窗口内的区域内点击鼠标右键，然后会弹出一个提示窗口，会告诉你在鼠标点击地方的颜色值，获取的很准确，虽然还挺粗糙，但修改一下可以作为一个模块来用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：555008
    • 提供者：weixin_38614636

  1. PickColor配色器|颜色选择器VC++源程序

  2. 摘要:VC/C++源码,其它分类,拾色器,取色器　　又一个PickColor配色器|颜色选择器VC++源程序，拖动滑块可改变左框中的颜色，同时如果你对滑块的使用不熟悉的话，本程序同样可为您提供一份详实的使用报告。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：19456
    • 提供者：weixin_38656395

  1. 基于随机森林分类器的基于油菜籽叶颜色和纹理特征的主要营养元素缺乏症诊断

  2. 无损和准确的氮缺乏症诊断技术是采用针对具体地点的补救措施的关键。 基于油菜叶片特征的变异分类，提出了一种主要元素养分缺乏的智能诊断技术。 建立了四种营养素缺乏的实验图像库，即正常，氮缺乏，磷缺乏和钾缺乏。 通过使用GrabCut算法将具有显着特征的图像分为前景和背景。 前景用于分别使用颜色矩和灰度共现矩阵来提取颜色和纹理特征。 基于离散度和主成分分析对初始特征进行归一化和过滤，从而减小特征维，从而获得关键特征。 降维提高了诊断的速度和准确性。 具有已知元素不足的图像的关键特征被导入到随机森林分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38640072

  1. interactive_visual_challenge:在此作业中，您将构建一个交互式仪表板，以探索Belly Button生物多样性数据集，该数据集对人类脐带定殖的微生物进行了分类。-源码

  2. Plot.ly家庭作业-Belly Button生物多样性 在此作业中，您将构建一个交互式仪表板，以探索，该将定居于人脐的微生物分类。 数据集显示，超过70％的人中存在少量的微生物物种（在研究中也称为操作生物分类单位，即OTU）。 第1步：密谋 使用D3库读取samples.json 。 使用下拉菜单创建水平条形图，以显示在该个人中找到的前10个OTU。 使用sample_values作为条形图的值。 使用otu_ids作为条形图的标签。 使用otu_labels作为图表的悬浮文本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_42144604

  1. 融合彩色特征和统计模型的极化SAR图像分类的城市框架。

  2. 在用于极化SAR（POLSAR）图像的常规地形分类中，除非最近进行了一项监督工作，否则很少涉及颜色特征。 与这项工作不同，本文将颜色特征用于无监督分类。 首先，基于POLSAR数据的极化分解，计算常见的色彩空间，例如RGB，HSI和CIELab。 通过引入颜色熵从这些颜色空间中定量选择颜色特征。 然后，结合空间信息，扩展的散射功率熵和同极化比率，使用自适应均值漂移算法对POLSAR图像进行分割。 最后，根据Wishart距离测量将这些段合并。 使用AIRSAR L波段POLSAR数据进行的实验表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38628612

  1. 基于CNN和并行SVM的大规模图像分类

  2. 图像分类是计算机视觉和机器学习的最重要问题之一。 已经提出了许多图像分类方法并将其应用于许多应用领域。 但是，如何提高图像分类的性能仍是一个亟待解决的重要研究课题。 特征提取是图像分类的最重要任务，它直接影响分类性能。 经典特征提取方法是根据颜色，形状或纹理等手动设计的。它们只能部分显示图像字符，不能客观提取。 卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络，已经成为当前图像分类的研究重点。 基于CNN的深度学习可以自动提取图像特征。 为了提高图像分类性能，提出了一种结合了CNN和并行SVM的图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：480256
    • 提供者：weixin_38695293

  1. Deep-Neural-Network-based-parking-system:使用Fastai库训练了基于Resnet101的汽车和空置空间分类器。 与laplacian操作员结合使用，可自动管理停车-源码

  2. 基于深度神经网络的停车系统 特征： （第1课）用于训练基于Resnet101的深度神经网络分类器，该分类器对空白区域和小汽车进行分类 拉普拉斯算子给出边并使用其密度检查停车位的状态，然后每当停车位的状态发生任何变化时，都会在该停车位处引入分类器，以确定其是否为汽车并改变停车位的颜色指示它是被占用还是空 使用OpenCV并使用其内置功能，以观察其效率 尝试了一些计算机视觉技术，例如背景减法，核扩散和变形 使用Google colab编写的代码易于使用，并使没有GPU的人能够使用Google的慷慨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42098830

  1. Trading_Strategies_with_Stock_Data_Updating:在这个项目中，我抓取了选定股票的数据，并应用了各种机器学习模型进行分类并提供每周交易建议-源码

  2. 具有库存数据的数据科学（不断更新） 在此项目中，将刮取选定股票2018年和2019年的数据，并按预定规则将“绿色”或“红色”标签分配给每周。 我们将实现许多机器学习分类器，以预测标签并评估模型性能。 对于这些分类器，我们还将基于标签计算交易策略的绩效。 该项目的主要目的是探索每种机器学习算法的特征，并测试它们在应用库存数据时的表现。 为了更好地理解该项目，我们将介绍几个概念，并说明在这种情况下如何定义它们。 对于库存数据，我们将每周标记为“绿色”或“红色”。 “绿色”周意味着该周（从周五

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：617472
    • 提供者：weixin_42129797

  1. 基于HSV颜色特征的K均值改进的遥感图像分类独联体2014.2014,11。

  2. 基于HSV颜色特征的K均值改进的遥感图像分类独联体2014.2014,11。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38736011

  1. T-Shirt-Colour-Pattern-Classification-Tensorflow-Selenium:基于颜色（RedGreenBlue）和图案（PlainCheckeredStripped）的T恤分类。 使用Selenium

  2. T恤颜色图案分类TensorflowSelenium 根据颜色（红色/绿色/蓝色）和图案（平纹/格子/剥离）对T恤进行分类。 使用Selenium Webdriver收集的数据，极低的数据，仅是概念证明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42143221

  1. MNIST-Digit-Classifier-Web-App:使用Streamlit部署MNIST数字分类器-源码

  2. MNIST数字分类器Web应用程序 使用Streamlit和Heroku部署MNIST数字分类器 （对于任何想要调整画布背景颜色的人，我建议不要这样做，因为当我将画布背景设置为白色并将画笔笔触设置为黑色时，分类器会开始提供垃圾输出。如果它适合您，请让我也知道。） 描述 mnist.ipynb是培训笔记本。 mnist.py包含简化的代码。 mnist.h5是在mnist.ipynb笔记本中训练的训练模型。 Heroku需要Procfile，Requirements.txt和setup.s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099858

  1. 基于颜色特征的自适应图像分类算法及其应用

  2. ：针对基于内容的图像分类问题，探讨自适应图像分类算法。引入最大类间方差法去除图.像背景噪声：依据惯性比和金字塔结构模型，获得目标特征值向量模型，进而借助K—means算法.思想和目标特征向量获得自适应图像分类算法。该算法具有图像分类数自适应确定、分类效果.不依赖于初始中心的优点。比较数值结果表明，此算法分类效果较好且无参数依赖性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：760832
    • 提供者：weixin_38674415

  1. 基于极化SAR数据的空间多属性图的地形分类

  2. 最近，基于图的半监督分类引起了人们对遥感的极大兴趣，因为它只能利用少量标记的样本和大量未标记的样本来增强各种类型地形的分类精度。 但是，在大多数常规方法中，多个特征（例如，散射成分，纹理，颜色等）被串联在一起，成为一个长向量，用于图形构建和分类。 这不仅忽略了特征的物理属性，而且导致了所谓的维数诅咒，并限制了分类的性能。 在多视图机器学习的启发下，我们提出了一种空间多属性图模型，并对极化合成Kong径雷达（PolSAR）数据的属性进行了排序，以进行地形分类。 它首先基于不同的相似性度量根据特征组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38665775

  1. 基于子块颜色直方图的唐卡图像分类

  2. 为了克服基于唐卡的唐卡图像分类方法的缺陷全局颜色直方图，其中不包括颜色空间分布信息。 本文提出了一种基于Thangka的不同图像分类方法提出了子块颜色直方图。 首先，我们将唐卡图像划分为子块， 提取每个图像子块的直方图特征，然后识别并使用直方图相交法对图像进行分类。 我们的实验结果表明该方法比基于全局颜色的方法具有更高的精度直方图。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38704386

  1. 基于自上而下的基于颜色显着性的BoW表示的色情图像分类

  2. 由于颜色是色情图片的重要视觉线索，因此本研究提出了一种基于颜色和形状信息融合的色情图片分类的新框架。 此框架包含三种融合模式：早期融合，晚期融合和基于自上而下的颜色显着性的融合，它们进行了比较。 在此基础上，提出了基于自上而下的色彩显着性融合的色情图像分类方法。 在后期融合和基于颜色显着性的融合中，采用颜色名称来表示颜色信息。 为了验证单词上空间约束的有效性，我们还比较了通过矢量量化和局部约束线性编码量化的形状特征。 实验结果表明，我们的模型正确地结合了形状和颜色信息，并且比流行的方法更好地将正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：623616
    • 提供者：weixin_38651929

  1. 基于双面扫描和共现矩阵的色织机织物颜色纹理分类

  2. 基于双面扫描和共现矩阵的色织机织物颜色纹理分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38631960

  1. geocolor：基于数据分类的geojson样式-源码

  2. 地色 Geocolor既是javascr ipt模块又是Web应用程序。 该Web应用程序使您无需进行编码即可轻松演示功能或用于创建快速可视化效果。 可以在上找到。 Geocolor对geojson属性中包含的数据进行分类，并根据分配颜色值。 这意味着，当你以GeoJSON在github上，呈现，mapbox或其他simplestyle，遵循规范的渲染器，你会得到很好的风格，有助于可视化数据。 安装 npm install geocolor 颜色 颜色渐变是通过简单地传递具有所需数量的色标的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42120275

  1. 结合局部分类水平集与颜色特征的遥感影像阴影检测

  2. 结合局部分类水平集与颜色特征的遥感影像阴影检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38658982

  1. plotit：覆盖分类器决策函数将颜色和轮廓记为散点图-源码

  2. 情节 覆盖分类器决策函数在散点图上作为颜色和轮廓进行评分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_42148053
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