CNNTracker：通过深度卷积神经网络进行在线区分对象跟踪

diffimg 使用 PIL 的直方图获取图像的百分比差异 + 生成差异图像。 图像应具有相同的颜色通道（例如，RGB 与 RGBA）。 如果图像尺寸不同，则在计算差异之前，将调整第二张图像的大小以匹配第一张图像。 安装 现在可以从 PyPi 获得： pip install diffimg 用法 >>> from diffimg import diff >>> diff('mario-circle-cs.png', 'mario-circle-node.png') 0.007319618135968298 默认情况下，diff函数返回原始比率而不是 %。 diff(im1_file, im2_file, delete_diff_file=False, diff_img_file=DIFF_IMG_FILE ignore_alpha=Fa

电信设备-在通用移动通信系统无线接入网中实现区分服务的方法.zip

可以区分是本机来电还是经过呼叫转移来的电话。 android系统

基于电子感官和机器学习模型的混合金银花区分鉴别方法研究.pdf

假设存在两张表 c 和 p，这里使用的是MySQL数据库。 数据表 c： course_id title dept_name credits BIO-301 Genetics Biology 4 CS-190 Game Design Comp.sci 4 CS-315 Robotics Comp.sci 3 数据表 p： course_id prereq_id BIO-301 BIO-101 CS-190 CS-101 CS-347 CS-101 1. 笛卡儿积 SQL语句如下： select * from c,p; 或 select *

行业分类-网络游戏-区分多模终端不同卡号网络的方法.zip

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。

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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