利用多时相卫星图像进行农作物分类 该仓库提供了使用多时相卫星图像进行农作物分类的代码。 作物分类对于理解作物的供应很重要。 卫星图像有助于实时监测作物生长和健康状况。 如今,每天都有高分辨率的卫星图像。 利用高频数据和多个波段,可以使用深度学习对农作物进行分类。 有许多经典的机器学习农作物分类方法可用它使用单时间图像,并使用其结果精度相对较低作物的光谱特性和结构特性,但我们会使用由玫瑰M. Rustowicz笔者建议的方法 安装 conda create --name geo_py37 python=3.7 conda install gdal rasterio conda install numpy pandas geopandas scikit-learn jupyterlab matplotlib seaborn xarray rasterstats tqdm pytest sq
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k8s.gcr.io/kube-controller-manager:v1.15.3镜像tar包,使用 docker load --input kube-controller-manager_v1.15.3.tar进行导入
2021-07-03 20:26:41 152.88MB k8s.gcr.io kube-controller- images
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用于人脸识别的数据集,分为姜文,彭于晏,以及章子怡的图片
2021-07-02 11:02:15 31.75MB 卷积神经网络 人脸识别
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2048游戏素材images.rar
2021-07-01 18:08:42 1.37MB 游戏 Python 素材
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适合新手
2021-07-01 16:00:54 2.63MB html
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EVE-NG-Pro Qemu Images List.pdf
2021-06-30 22:00:34 120KB UltraISO_V9.6.5.
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mnist公开数据集;包含train和test数据集,已划分好。train:50000; test: 10000
2021-06-29 10:20:38 11.06MB mnist
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PyQt5教程(八)——实现QQ登录界面(二、加载资源文件),中所需要的图片资源。索取资源也可以给我发邮件ifeng12358@163.com。
2021-06-23 11:37:34 1.22MB QQ登录界面图片
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第 08 节 GEE 的数据类型 (Landsat Images, Confusion Marix).pdf
2021-06-22 11:04:01 474KB GEE
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DFT的matlab源代码结合了DFT和DT-CWT域的彩色图像鲁棒数字水印 该存储库提供以下论文的测试代码。 引文: Q. Ying,L。Lin,Z。Qian,H。Xu和X. Zhang,DFT和DT-CWT组合域中彩色图像的鲁棒数字水印,数学生物科学与工程,16(5):4788–4801, 2019。 PDF可在以下位置找到: 希望您可以引用本文以改善引用。 摘要:图像水印的重点是将秘密数据隐蔽地隐藏在封面图像中,以保护原始图像的版权。 在本文中,我们提出了一种使用离散傅里叶变换(DFT)和对偶树复数小波变换(DTCWT)的结合嵌入技术的彩色图像数字水印方案。 封面图像首先分为Y,U和V通道。 然后,通过DFT转换Y通道,并将其划分为环形。 使用嵌入密钥,我们生成伪随机模式来表示水印。 这些模式也被转换和划分。 然后,由模式选择表示的水印被嵌入到DFT系数的环中。 我们进一步在U通道中嵌入了整流水印,在D通道中应用DTCWT来实现几何失真复原能力。 在接收方,水印的检测和提取可以成功完成。
2021-06-18 12:56:42 73KB 系统开源
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