基于简单代数运算的变化检测方法总结 基于代数运算的变化检测技术的优点是相对简单、直接，其关键是确定阈值。由于现在还没有一种可靠的阈值选取方法，因此常常采用交互的方法确定变化阈值，这类方法中还一个重要的环节是选择合适的波段或者波段组合。这类方法的不足是难以确定变化的类别和不能对变化信息进行描述。

word里有源码截图

代码文件请看我的博客栏目C++小项目【项目二】

一、实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。 1.2 实验知识点 NumPy 安装 NumPy 数值类型介绍 1.3 实验环境 Python3 Jupyter Notebook 1.4 适合人群 本课程难度为一般，属于初级级别课程，适合具有 Python 基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。 二、数学函数 使用 python 自带的运

内外积代数运算及python,tensorflow,matlab语句的实现 在进行数学运算的时候经常会碰到向量以及矩阵的乘法，如果对符号和概念没有搞清楚的话经常会出现错误，尤其是将数学表达式代码化的时候，如果搞不清数据的维度以及做的是哪种乘法的话也会出现一些无法避免的错误，轻则代码量较小，代码跑几秒提示错误，然后改正。重则成百上千行的代码反复尝试多次不知道错在哪里，浪费大量不必要的时间，我也是经常遇到向量以及矩阵的运算，一次搞清楚事后不复习又忘记，然后再查再忘，今天就索性自己写一篇博客，将常见的内积和外积的代数运算做一下梳理，如果能给碰到同样问题的朋友提供一些参考那就再好不过了。因为matla

在栅格计算器中进行两个图层的代数运算。

关系代数运算与SQL查询的对应关系

数字图像处理基础一、基本操作图片的读入与显示pillowmatplotlibcv2图像的逻辑运算图像缩放图像的旋转与翻转图像的平移图像的代数运算图像的位运算+掩膜简单二值化大津阈值二值化 一、基本操作 图片的读入与显示 pillow 使用pillow的image读入，然后显示 from PIL import Image lina= Image.open('lina.jpg') lina.show() 转为灰度图，并且保存 graylina= lina.convert('L') graylina.save('graylina.jpg') graylina.show() matplotlib 2.

线性代数 一组执行线性代数运算的 java 文件 如果您有 java 8，则可以编译所有文件并运行 LinearAlgebraDriver 来处理线性代数运算。

使用QT图形化界面，算法有优化过，复杂度还可以