首先贴一张验证码上来做案例： 第一步先通过二值化处理把干扰线去掉： from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): for i in range(1,5): # 打开文件夹中的图片 image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg') # 灰度图 lim=image.convert('L') # 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色 threshold=165 table=[] for j in range(256): if j<

窗户 这是一个RNNoise Windows平台演示。 已对其进行了修改和重组，以便可以使用MSVC，VS2017，VS2019进行编译。 除此之外，该项目还具有对其他平台的cmake支持。 有什么变化 在文件中，有些代码./src/celt_lpc.c ， ./src/pitch.c ，已被修改，使rnnoise可以在Windows平台上运行。 这些代码是用C99标准编写的，MSVC无法完全支持这些语言标准，例如VLA。 某些培训python脚本已进行了更改，以修复错误，并且易于使用。 用法： 您可以在vs项目Rnnoise-windows引用rnnoise_demo()函数以获取更多详细信息。 初始化rnnoise模块。 DenoiseState* pRnnoise = rnnoise_create( NULL ); 噪声帧处理和输出 for ( size_t n = 0 ;

在雷达系统当中，跟踪的应用种类很多，包括但不限于`目标定位、自主导航、天气预测、空中交通管制和军事应用`等等，那么**如何获得更加准确的关于目标数据**就成为一个至关重要的问题。，`跟踪滤波器`为一种较好的方式，跟踪滤波器的**主要目的**就是`在充满不确定性的情况下，获得更为精准的目标的位置信息、速度信息、加速度信息等`，其中的alpha-beta滤波器为最基础的一种用于简单目标跟踪滤波的滤波器类型，了解此种滤波器对于后续的卡尔曼滤波器具有一定的帮助，本程序对其进行了MATLAB仿真，程序正确，结果较好，大家可以自行下载查看学习

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使用Sqlcipher对sqlite数据库进行加解密 使用Sqlcipher对sqlite数据库进行加解密 使用Sqlcipher对sqlite数据库进行加解密 使用Sqlcipher对sqlite数据库进行加解密

利用MICE填补方法和统计填补Statistical对缺失数据进行填补（包含数据集），并在数值数据的MSE和RMSE以及分类数据的准确性 Accuracy方面对两者进行评估，完整内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125168248

使用python对照片进行卡通化

#最近单位领导不知道抽什么筋，让我们集体上课学Python,想做点练习，也没有什么好题材， #最后决定就写个五子棋人机对战吧！ #这个源码我在多年前曾用VB6写过，当时毕业设计拿了优秀，之后经过了几次修改计算机Ai还不算太差，想投机赢是没机会的。 #由于本人初学Python(第一个完整的Python程序)，有些技巧还不熟悉，可能编码方式更接近VB6一些，或许还可以更简洁的实现。 #现大部分编码已添加中文注释，不足之处，还望大家指正，谢谢。 #该程序全部调用画图方法，不需要任何图片资源文件。

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图