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基于Python实现手写数字识别的KNN算法实例

霍尔式轮速传感器由传感头和齿圈组成。传感头由永磁铁、霍尔元件和电子电路等组成，如图1所示。它的 工作原理是永磁铁的磁力线穿过霍尔元件通向齿轮，齿轮相当于一个集磁器。当齿轮位于图1（a）所示位置 时，穿过霍尔元件的磁力线分散，磁场相对较弱。当齿轮位于图1（b）所示位置时，穿过霍尔元件的磁力线 集中，磁场相对较强。齿轮转动时，使得穿过霍尔元件的磁力线密度发生变化，因此引起霍尔电压的变化， 霍尔元件将输出一个mV级的正弦波电压。该交流信号需经由电子电路转换成标准的脉冲电压。图2为霍尔轮 速传感器电子线路框图。 图1 霍尔轮速传感器磁路 图2 霍尔轮速传感器电子线路框图 　　由霍尔元件输出的mV

资源包含文件：课程报告word+源码 DFA的输入； DFA的存储与读写； DFA的正确性检查； DFA的语言集列表显示； DFA的规则字符串判定；详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/126048167

halcon 车牌识别

针对舞蹈视频与动作识别技术相结合的问题，文中研究探讨一种基于计算机视觉的舞蹈视频动作识别技术。该技术首先将获取到的舞蹈视频图像进行灰度化、背景消除和滤波去噪等预处理操作后，得到该视频序列中人物的动作特征。然后利用支持向量机SVM从对象特征样本集中抽取一部分数据样本用于模型的学习训练，训练完成后再对其他部分进行动作分类识别。KTH动作数据库与实拍舞蹈视频的仿真测试结果说明，该方法能够迅速、有效地识别出舞蹈视频中所出现的动作，且平均识别准确率在85%以上，验证了该技术应用于舞蹈动作识别中的可行性。

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Labeled Faces in the Wild,官网下载，比较大173M,分成四份,共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。

人脸识别领域经典数据集LFW数据集，包含13234张人脸图像