以下是一个用于预测房价的简单代码示例： # 导入必要的库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model imp
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第五章项目实践基于前面所介绍的图像处理的基本算法原理，本软件实现了车牌定位这个基本的项目，以此作为练习，同时也体现了软件良好的扩展性能。 5.1车牌定位系统车牌定位结合了前文提到的多种方法，通过输入一幅图像，软件能够自动识别出车牌区域。它的基本步骤为首先对图片进行高斯滤波平滑处理，之后将其转化为灰度
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以概率论为基础，建立一个算法模型，预测足球比赛中各队取胜概率，并模拟锦标赛赛程，得出冠军归属。
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灰色系统理论和神经网络的组合，灰色神经网络的预测思路挺有意思。它不光适合小样本数据，对信息不完整的场景也挺友好。你要是手上有点不太完备的时间序列数据，想试试看预测，那这个资源还挺值得一看。 压缩包里两个文件：Greynet.m 和 data.mat。一个是用 MATLAB 写的主程序，一个是数据集。
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第四章介绍了软件系统的9大模块，其中包括文件处理模块、图片显示模块、图像变换模块等。文件处理模块负责读取和保存外存中的数据，其中涉及到对图像的不同颜色模式和常见文件格式的处理。数字图像基础包括二值图像、灰度图像和彩色图像，而常见的图片文件格式有BMP、PNG和JPG。BMP文件采用位映射存储，不可压
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目前正在用j2me开发一个3D手游,所有的东西都做好了,但是由于积累不深,对于碰撞检测算法这块了解不多
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利用AABB算法对两个物体进行碰撞检测，物体采用三角面片表示，算法输入两个物体碰撞的三角面片对及碰撞检测时间等信息
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Harris角点算法代码实现，只需自己输入图片，可以提取任何格式的角点，该算法严格按照harris步骤实现。
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你知道吗，基于 Bayes 的视频目标检测算法在计算机视觉领域蛮受欢迎的，是在需要实时视频流的场景里。用OpenCV库来结合 Bayes 算法，可以精准地进行目标识别和跟踪。通过计算每一帧的后验概率，能够在视频中找到目标并且追踪它们的轨迹。Bayes 定理的应用就像是通过已有的信息来更新对目标出现概
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提供以下预训练模型供选择： SCRFD_10G (shape640×640, shape1280×1280) SCRFD_10G_KPS (shape640×640, shape1280×1280)
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