1、Python实现社交网络影响力最大化Linear_Threshold(线性阈值模型)算法。
2、对线性阈值模型算法进行优化改进,实现贪心算法。
3、代码中有详细注释说明,测试代码,测试节点数据集,并对数据集进行处理,输出测试结果。
4、代码实现环境:Python2.7,Anoconda2,Pycharm2017。
2024/4/29 12:50:25 9KB 社交网络
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本文件使用小波阈值法图像去噪.包括软阈值,硬阈值,及折中阈值去噪,并在折中阈值去噪方法基础上加入自适应算法,得到较好结果.
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从网上收集的matlab下的Otus阈值方法、迭代阈值、局部阈值对比,可以运行,但是没整理比价乱
2024/4/16 15:28:33 4KB matlab
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1.1要提高图像处理水平,需要从哪些方面努力?2.1编程实现:分别用最近邻插值、双线性插值和双三次插值等方法把一幅图像面积放大9倍,并对放大效果进行比较。
2.2提出将像素宽度的m通路转换为4通路的一种算法(习题2.13),并编程实现。
3.1编程实现图像反转、对数变换和对比度拉伸。
3.2试提出一种如3.3.4节中讨论的基于直方图统计的局部增强方法,并编程实现。
3.3编程实现中值滤波、Soble运算和Laplacian锐化。
3.4对掌纹图像进行图像增强,使得掌纹纹线更清晰。
说明增强方案,并编程实现。
4.1编程实现等效于3*3邻域均值平滑的频率域滤波。
4.2编程实现同态滤波以及巴特沃思低通、高通、带通、带阻滤波器。
4.3习题4.43。
5.1编程实现可变阈值处理。
5.2编程实现Ostu图像分割方法。
5.3设计人脸方案,并编程实现。
5.4设计与实现虹膜图像分割。
6.1编程实现边界追踪算法。
6.2编程实现二值区域细化算法。
6.3编程实现灰度共生矩阵方法。
6.4习题11.16。
6.5习题11.27。
7.1编程实现印刷体数字识别(包括增强、分割、特征提取和识别)。
7.2编程实现桃子图像识别,要求能使识别蟠桃、水蜜桃、油桃、黄桃等亚种。
(包括增强、分割、特征提取和识别)
2024/4/11 4:39:24 10.24MB VC++
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该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。
主要分3个步骤:定位,分割,识别。
其中定位部分,考虑我国的交通标志主要分禁令类,指示类和警示类,其中禁令类为红色,指示类为蓝色,警示类为黄色。
根据不同颜色比例组成,参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。
但是,这肯定多少存在一些误分割,比如将其他红色,蓝色或者黄色的物体给分离,那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的,利用形态学相关知识,按面积小于一定阈值进行滤除,即可得到精准的定位。
接着,分割出目标区域,得到彩色的目标区域。
最后利用bp神经网络方法进行训练,得到结果,并且输出。
整个设计带有一个可视化GUI界面,方便操作,布局合理,是你的不
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matlab基于遗传算法的最大熵值法的双阈值图像分割图像处理
2024/3/26 20:17:34 5KB 遗传算法
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基于小波去噪,里面含有硬阈值去噪,软阈值去噪,半软阈值去噪等,已编译成功MATLAB程序
2024/3/24 16:45:39 4KB 小波去噪 MATLAB
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将caffemodel中小于给定阈值的连接全部置0,如果用CSC等格式存储,会降低存储空间
2024/3/21 9:54:26 2KB pruning
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用计算机视觉的方法处理米粒图像。
功能包括:中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
2024/3/20 6:28:23 1.6MB OpenCV 图像处理 边缘检测
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Labview温度报警系统,可以修改温度阈值,当温度超限则发出警报,可以根据需要设置成声光报警模式。
2024/3/13 12:04:47 19KB alarm
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡