本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

本资源为天津大学社会信息检索的一项大作业，基于爬取的语料库，总体实现了三个功能:TFIDF计算，两句子相似度计算，基于语料库的搜索引擎。
具体任务如下：1)TFIDF:给定用自己名字命名的文件夹，请自己爬取一定数量的网页、微博形成语料集合，存入该文件夹；
在线状态下，对其中的词语进行TFIDF统计。
2)SIM:在线状态下，从网页页面输入任意两个句子，求其相似度，包括：内积，余弦及Jaccard三种度量方式；
同时，可实现对导入的文件夹语料的tfidf统计。
3）SJet：实现基于向量空间模型（VSM）的搜索引擎。

1、对微博数据进行信息采集。
2、对微博数据进行文本特征项抽取。
3、对文本进行向量化。
4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。
5、采用K均值聚类算法进行聚类。
6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。

印章识别效果非常好的代码，主要使用了支持向量机

神经网络的原版英文论文，作者为S.Haykin，第二版，包括感知器，径向基函数，支撑向量机，主元素分析等，非常详细。
写英文文章首选参考文献！注意：原文件>20M，这里分拆成两个，必须都下载才能解压

对电机绝缘系统的典型放电脉冲采用二维谱图提取的放电指纹特征，用支持向量机方法来识别不同的放电类型．识剐结果令人满意，表明了支持向量机适于局部放电的识剐，对改善局部放电在线监测系统的性能以及该项技术的实用化起到了一定作用．

IBMSPSSModeler14.2模型介绍中文版数据挖掘模型包括：决策树、贝叶斯网络、关联规则、聚类、时间序列、支持向量机等；
内容包括模型介绍、模型参数设置、模型应用结果等。

SVDD（（SupportVectorDataDescription）即支持向量数据描述，其基本思想是通过在映射到高维的特征空间中找出一个包围目标样本点的超球体，并通过最小化该超球体所包围的体积让目标样本点尽能地被包围在超球体中，而非目标样本点尽可能地排除在超球体中，从而达到两类之间划分的目的。
该方法目标是求出能够包含正常数据样本的最小超球体的中心a和半径R。

BP神经网络关于空气污染物含量预测，用MATLAB来实现的。
使用MATLAB编程计算:clo,clear,closea11lond('p.mat')%加载数输出变量load('T.mat')》加载数据当创建一个BP神经网络，每个输入向量的取值范围为10,11,隐含层有7个神经元，输出层有一个3神经元，隐含层的激活函数为tansig,输出层的激活函数为purelin,训练函数为trainc函数

数值计算方法一与计算机相结合是木书的特点，也是科学计算发展的需要随着计算机的不断发展和进步，优秀的数学软件h'IATI}AI3应运而生，hiATi.AI3一问世就以它强大的功能，被广大科技工作者公认为科学计算最好的软件之一为使数值分析与hMATI}AI3更好地结合，我们以最新版htATLAI3为平台，编写了新版《数值计算方法》，这也是数值计算方法教材发展进步的必然结果.本书介绍了数值计算方法.内容涉及数值计算方法的数学基础、数值计算方法在工程、科学和数学问题中的应用以及所有数值方法的h7ATI}AI3程序等.涵盖了经典数值分析的全部内容，包括非线性方程的数值解法;线性方程组的数值解法;矩阵特征值与特征向量的数值算法;插值方法;函数最佳逼近;数植积分;数值微分;常微分方程数镇解法等.重点讲述数值分析方法的思想和原理，尽可能避免过深的数学理论和过于繁杂的算法细节.基一J几ItIATLAI3是本书的特色数值计算方法与科学计算软件14IATLAI3相结合，有助于读者更有效地利用IGIATLAI3的超强功能，来处理科学计算问题，有助J--避免那种学过数值计算方法但不能上机解决实际问题的现象发生.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。