基于Hog特征+SVM分类器，利用Opencv3.0进行手写数字辨认的源代码及所需资源文件（训练图片、测试图片）

libsvm-支持多类别分类的svm工具箱（matlab）.它扩展了matlab自带的svm分类器的功能（只能完成2分类），可配合DeepLearnToolbox运用

本人训练SVM分类器进行HOG行人检测.环境为VS2010+OpenCV2.4.4.使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。
正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。
负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128。
SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。

提取图片的siftte特征，训练SVM分类器，对图片进行二分类，亲测无效，供大家使用

基于HOG特征提取的图像分类器，首先提取图像的HOG特征，以此训练SVM分类器，使训练过后的SVM分类器能够自动对测试图像文件进行分类。
本套分类器的实现是基于Matlab言语开发。
Classify()是主函数。

国外易康技术社区中提供的，利用易康8.9软件中的CART决策树分类器和SVM分类器进行影像分类的具体案例。

hog特征+svm分类器行人检测训练的负样本处理程序，千万留意路径问题

植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。

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。