高斯平滑的原理挺有意思的，说白了就是用一个“越靠近中心越重要”的滤波器，把图像的噪声给柔化掉。权重分布跟数学里的高斯函数走向差不多，边远像素影响小，中间像素决定性强。你如果做图像，尤其是前期预，基本绕不开它。 图像前的高斯平滑，属于那种“虽然不显眼但关键”的步骤。它能帮你去掉杂乱的高频噪声，图像清爽
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数字识别系统的图像流程，里面几个环节都蛮经典的，像二值化、递推锐化、去离噪声这些，基本是搞图像识别都绕不开的。你要是正好在用 VC++写识别相关的项目，这份源码还挺值得一看。 二值化的逻辑简单，就是把图像成只有黑白两种像素。看上去像小事儿，其实用处不小，比如识别车牌、发票啥的，能直接干掉多背景干扰。
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本程序可以对图像进行预处理，并进行角点检测，经过调试，效果很好！VC写的哟！
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对图像进行预处理包括几何变换和配准，其中几何变换部分包括图像平移，旋转，转置，镜像等。只能是半自动实现，需要手动操作。
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第十一章模型评估11.1 ROC曲线1. ROC曲线:接收者操作特征（receiver operating characteristic），roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性横轴：负正类率（false positive rate，FPR）特异度Specificity代表分类器预测的正类中
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OpenCV 提供了强大的图像读取功能，为后续的图像处理任务奠定基础。通过调用 OpenCV 库函数，可以方便地读取各种格式的图像文件，并将其加载到内存中，以便进行后续的分析、处理和操作。
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二、数据处理1. 检查变量中的缺失值2. 将教育程度和自雇状态结合起来，可以通过每组贷款金额中位数的变化来提供良好的贷款估计3. 处理Self_Employed、Credit_History和Loan_Amount_Term的缺失值。86%的Self_Employed值为“NO”，故将缺失值估计为“
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文档图像处理中，图像质量的优化是后期处理的关键。基于 Python 和 OpenCV，重点研究了如何提升文档图像质量，并实现了去噪、纠偏等预处理功能，以期为后续处理步骤提供高质量的图像输入。
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数据预处理包括文件导入导出、缺失值处理和k-means应用。
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