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matlab图像处理(lena)
说明： 基础图像处理语言，RGB各图层提取，量化图像，lena典型案例代码。(Basic image processing language, RGB layer extraction, quantization image, Lena typical case code.)
- 2020-11-19 20:41:01下载
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Image-segmentation-
图像分割及二值化源码。该程序是交通标识识别的一部分。(Image segmentation and binary code. The traffic sign recognition program is part of.)
- 2011-09-03 10:35:03下载
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zernike
说明： 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施，滤波分为经典滤波和现代滤波。(Filtering is the operation of filtering out the specific band frequency of the signal, which is an important measure to suppress and prevent interference. Filtering is divided into classical filtering and modern filtering.)
- 2019-12-20 12:01:53下载
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FDCT
第二代离散曲波变换的源程序，包括图像处理中的应用(Second-generation discrete curvelet transform of the source, including the application of image processing)
- 2010-12-06 22:59:08下载
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lable_parallel
说明： 八值图像连通区域标记，为每个连通区域分配一个唯一的标号，处理后的图像按照从左到右，从上到下的顺序获得连续的标号(Binary image connected region eight marks, for each connected region a unique label distribution deal with in accordance with the image from left to right, from top to bottom order of access to continuous labeling)
- 2008-10-24 20:20:11下载
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MyBayes
2.编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。
设以下模式类别具有正态概率密度函数：
ω1：{(0 0)T, (2 0)T, (2 2)T, (0 2)T}
ω2：{(4 4)T, (6 4)T, (6 6)T, (4 6)T}
（1）设P(ω1)= P(ω2)=1/2，求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式。
（2）绘出判别界面。
3.已知服从正态分布的两类训练样本集分别为
：，，，，
：，，，
，试问属于哪一类？
4．设有两类一维模式，每一类都是正态分布，两类的均值和均方差分别为，；，。
采用（0-1）损失函数，且。
（1）试绘出两类模式的密度函数曲线，其判别界面位于何处？
（2）若已获得样本：-3，-2，1，3，5，试判断它们各属于哪一类。(bayes ，matlab)
- 2013-04-12 09:34:26下载
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gentleBoost
说明： 这是国外某人写的开放gentel boost的源码，可用于基本的物体检测(This is a foreign person to write gentel boost open source code can be used to detect the basic objects)
- 2008-08-26 16:15:47下载
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FCM_Sparse
FCM和稀疏场水平集用于分割医学图像分割(FCM and sparse field level set for segmentation of medical image segmentation)
- 2016-04-19 18:18:56下载
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kmeans
说明： 利用kmeans方法进行图像分割的matlab代码，希望对大家有用(Kmeans method using image segmentation matlab code, in the hope that useful)
- 2008-11-28 21:10:07下载
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pcalda
说明： 包括pca和lda两个文件，先用pca降维后进行lda进行分类，用于人脸识别，实验结果很好。(It includes 2 files pca and lda. After the dimensionality reduction of pca, use lda for classification in face recognition. It has a very good experimental results.)
- 2009-08-22 19:43:06下载
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