客观的--------- 程序应该从输入图像中识别圆形、矩形和正方形等对象。 介绍------------ 这是一个基于每个形状属性的形状分类器，如圆度、尺寸比、质心等
在这个分类器中，我们将仅识别输入图像中的圆形、矩形和正方形等形状。 因此，我们将专注于从任何输入图像中识别这些形状的步骤。
我们有七个步骤： 1 - 从用户读取 RGB（彩色）图像。 2 - 将图像从 (RGB) 彩色图像转换为灰色图像。 3 - 阈值图像（将灰度图像转换为二值图像）。 4 - 反转二进制图像（以加快处理时间）。 5 - 找到边界集中。 6 - 确定形状属性（尺寸比、圆度）。 7-根据形状属性对形状进行分类。
输入----- RGB 图像具有可识别的形状。
输出------ 具有识别和标记形状的 RGB 图像。
2021-09-09 14:44:56
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SAM卫星图像分类
该项目旨在说明SAM算法在卫星图像分类中的用途。 高光谱图像提供像素光谱，可获取有关表面的详细信息，以识别和区分光谱相似（但独特）的材料。 放置在遥感卫星上的高光谱图像传感器可捕获具有各种光谱带的高光谱图像。 进行了实验，以在高光谱图像上实现光谱角度映射器（SAM），以对表面上的像素进行分类。 还可以获得图像的假彩色合成，以便更好地可视化表面差异。 各个波段的高光谱图像彼此堆叠，以形成用于SAM实现的三维图像立方体。 SAM是一种监督分类算法，可基于光谱角的计算来识别图像中的各种类别。 在为每个像素建立的测试向量与为用户选择的每个参考类别建立的参考向量之间计算光谱角。 获得了将多个2D数据集读取并重组到一个紧凑的3D数据集多维数据集中的结果。 构建参考向量以执行SAM分类，并计算参考向量和像素向量之间的角度以与确定的阈值角度值进行比较。 然后应用颜色编码来区分已被SAM
2021-09-06 10:36:53
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python爬虫爬取商品评论，提取各自特征，并让机器学会区分评论的褒贬性。利用支持向量机，以及逻辑线性回归取预测它的准确度，如果想要了解机器学习的朋友可以下载看看，有啥问题可以联系我
2021-08-24 15:22:44
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Linux下C语言来检测USB设备以及自动区分U盘和硬盘（点击系统设置，点击格式化并没有真正格式化，可以实现区分功能！
2021-08-20 15:15:24
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单元 StrPosDefs 和 StrPos32 和/或 StrPos64 包含扩展 system.pos 和 sysUtils.StringReplace 功能的函数，它们可能会导致显着的性能改进。 功能： • （重复）字符串中子字符串的位置（ANSI 字符串或字符串），无论是否区分大小写。 • 用字符串或ANSI 字符串中的另一种模式替换模式（一个或全部，区分大小写或不区分大小写） 平台： • 32 位和64 位窗口。 速度： • 字符串更换可以比标准快 6-9 倍。 字符串搜索增益主要在 64 位模式下（使用字符串快 40%，使用 ANSIstring 快 10 倍）。
2021-08-09 18:03:42
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