机器学习和深度学习

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移植过程参考网址： http://www.openedv.com/forum.php?mod=viewthread&tid=266510&page=1#pid828789帖子，以及帖子下的GD103的工程，主要是把Zbar库里所有涉及到的内存管理函数都替换成自定义的内存管理函数，并且使用外部SRAM,因为F103的SRAM不够用。 还没有把摄像头获取图片的相关东西加入进来，因为F103没有DCMI，驱动摄像头有点麻烦还比较慢，所以测试的时候只是工程在里面定义了一个灰度图像数组，然后把灰度图形数组送到zbar库里去检测，如果要配合摄像头使用，把存储的图片数组送到zbar库里识别即可。 希望有积分的兄弟可以小小支持一下，实在没有积分的也可以私聊我，我看到的时候会给你发百度网盘连接。

在当今时代，检测和预测任何疾病非常重要，为什么要这样做，因为每个人都忙于日常生活，没有人关心自己的健康，也没有人遵循适当的饮食，这种鲁leads的行为会导致多种疾病。 在所有疾病中，心脏病是一种非常严重的疾病。 心脏病的主要原因之一是吸烟，饮酒和缺乏运动等。WHO（世界卫生组织）记录说，有3100万人死于CVD（心血管疾病）。 因此，有必要在心脏病发作之前对心脏病进行预测。 有大量来自医疗保健行业和医院的数据，但是像医生或医学专家这样的人却无法分析这些数据，因此机器学习可以分析大量数据并提供更好的结果。 过去几年的研究人员发现，机器学习在分析数据方面非常有效，因此我们提出了几种机器学习算法，例如人工神经网络（ANN），随机森林（RF），逻辑回归，K近邻（KNN） ），朴素贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），决策树（DT）等来预测心脏病。 并且在本文中，我们获得了各种机器学习算法的结果，并进行了比较。

1。总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括： （1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。 from PIL import Image '''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字''' pic = Image.open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.png') path = open(

项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法识别超速车辆。从视频中采集一系列图像后，使用Haar级联分类器检测卡车。分类器的模型使用大量正反图像进行训练，生成一个XML文件。然后跟踪车辆，并根据其各自的位置、ppm（每米像素数）和fps（每秒帧数）估计其速度。现在，已识别卡车的裁剪图像被发送用于车牌检测。CCA（连通成分分析）有助于车牌检测和字符分割。SVC模型使用字符图像（20X20）进行训练，为了提高精度，还进行了4次交叉验证（机器学习）。该模型有助于识别分割字符。识别后，计算出的卡车速度与车牌号一起输入excel表格。这些卡车还分配了一些ID，以生成一个系统化的数据库。

使用数据序列来追溯传递函数的参数。 循序渐进，轻松理解。

posenet-similarity 基于PoseNet算法识别两张图片中的姿势相似度

主要为大家详细介绍了python使用KNN算法识别手写数字，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下