提出了一种无限制的获取掌纹图像的方法，并使用该方法构建了掌纹库。该掌纹库可以成为掌纹识别算法训练集和测试集的来源，也可以成为进一步推进掌纹识别研究与发展的基础。在该掌纹库的基础上，对掌纹库中的掌纹图像进行了预处理，将原始图像二值化后利用定位点自动检测技术检测出掌纹图像中两个关键的定位点，并以此为基础对掌纹图像进行旋转校正，最后切取一定区域的掌纹子图，为进一步提取掌纹特征打下了较好的基础。

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采用深度学习进行文本预处理，整个过程代码简单，适合大多数人理解

基于深度学习的英语、法语翻译预处理，适合广大的深度学习者

数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。Python内置的None值也会被当作NA处理处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnullis(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna

人工智能-机器学习-核磁共振找水仪科研样机数据预处理软件设计.pdf

大数据-算法-解线性方程组的预处理方法.pdf

地震数据处理方法预处理.doc

神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术。在进行图像识别之前需要利用数字图像处理技术进行图像预处理以及特征提取。本文选取字符图像0~9作为识别目标，对图像预处理过程进行了叙述，并在此基础上选取字符图像矩阵每行的与每列的黑色像素点之和以及图像欧拉数这两个特征作为BP神经网络的输入样本。经实验仿真表明图像的平均识别率为89%，这表明图像预处理的结果和提取的特征是合适的、有效的，设计的BP网络也较好的完成了模式分类识别工作。

（反色+骨架提取+去尖刺） [r,c]=find(bw_170==0); bw_clean=bwselect(~bw_210,c,r,8);imshow(bw_clean) bw_skel=bwmorph(bw_clean,’skel’,6);imshow(bw_skel) bw_pruned=bwmorph(bw_skel,’spur’,8);imshow(bw_pruned)