opencv图像处理机器视觉不可多得的，用python语言开发的书，作者爱尔兰乔.米尼奇诺。
覆盖深度估计与分割，人脸识别。
图像检索。
目标识别跟踪、神经网络等方面。
覆盖深度估计与分割，人脸识别。
图像检索。
目标识别跟踪、神经网络等方面。
2025/5/4 11:13:57
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使用VC6.0集成开发环境初步实现了基于图片轮廓和图片颜色直方图的图像检索系统；
对于给定的例子图像，系统搜索指定目录并根据与例子图像的颜色直方图或轮廓相似性程度数值按升序排列相符合的
对于给定的例子图像，系统搜索指定目录并根据与例子图像的颜色直方图或轮廓相似性程度数值按升序排列相符合的
2025/4/11 8:26:47
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基于内容的图像检索是计算机视觉的一个重要课题，它包括基于颜色、基于纹理、基于形状的图像检索，其中，今天我们讨论的是相对简单的基于颜色的图像检索。
我们知道，直方图是标识图像内容的一种有效方式，因此这里关键是要做到，仅仅比较它们的直方图就能测量出两个图像的相似度。
需要定义一个测量函数来评估两个直方图之间的差异程度或者相似
我们知道，直方图是标识图像内容的一种有效方式，因此这里关键是要做到，仅仅比较它们的直方图就能测量出两个图像的相似度。
需要定义一个测量函数来评估两个直方图之间的差异程度或者相似
2025/3/15 8:47:38
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深度学习(DeepLearning)是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)完成学习任务的机器学习方法。
其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。
与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。
其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。
与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。
2025/1/19 7:51:09
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基于颜色直方图的图像检索程序，可选择使用RGB或HSV的颜色模型进行检索，二种均给出代码。
代码注释详尽，结构良好，运行正确。
代码注释详尽，结构良好，运行正确。
2024/8/10 15:52:51
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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
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