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项目介绍： 要求： 数目检测和昆虫种类识别 项目进度 2017/4/8---------二值化 2017/4/9---------图片中昆虫虫体计数 2017/4/22-------PyQt 和 OpenCV_VideoFrame 结合做出基本界面 摄像头 Frame 中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性 SVM 分类训练器 将特征提取和 UI 界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 机器学习训练算法（参考 Python 机器学习） LogisticRegression SGDClassfier 还没有尝试 LinearSVM 朴素贝叶斯(文本分类，不用) K 邻近（分类） 决策树，不用 集成模型，不用 文件介绍 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner 设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC 转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWin

matlab特征点代码 勒沃斯 来自点云数据的无监督树叶木材分类（用于样地比例数据和单棵树） ---（即将推出升级版！）--- 用法 有很多使用此工具的方法。 （a）如果您已安装Matlab： 选项1.将入门级功能“ RecursiveSegmentation_release.m”称为： “ [BiLabel，BiLabel_Regu] = RecursiveSegmentation_release（点，ft_threshold，paral，plot）；” 输入： ％分：这是您的nx3数据矩阵。 ％ft_threshold：功能阈值。 建议使用0.125左右％paral：分段后关闭并行池（1或其他）。 绘图百分比：如果绘图结果结尾（1或其他） 输出： ％BiLabel：没有正则化的点标签％BiLabel_Regu：带正则化的点标签 选项2。在Matlab工作区中键入“ LeWoS_RS”。 这将通过调用classdef“ LeWoS_RS.m”打开一个接口。 这个classdef文件定义了接口。 选项3.将“ LeWoS.mlappinstall”拖到Matlab工作区中。 这将为您安

本文主要对一个连续周期信号进行采样所得的有限离散周期信号进行离散傅里叶变换（DFT）变换，期间对用到的一些原理进行解释说明并有详细计算过程。基本包括了处理过程的所有细节，并有完整的matlab代码以及代码详细注释。

资源为二维傅里叶变换的C++实现，内含多个示例，比较详细。

贝叶斯分类器构建网络，对豆瓣进行情感分析；TF-IDF

imreg_dft 项目状态 imreg_dft已达到稳定状态。 这意味着，尽管您不会看到很多提交，但该项目并未结束，没有任何未解决的问题，人们也没有抱怨。 计划在2017年第3季度增加一些完善的功能。 在那之前，我将花时间在-如果您编写Shell脚本，则可能要检查一下。 概述 使用离散傅立叶变换进行图像配准。 给定两张图像， imreg_dft可以计算缩放比例，旋转的角度和所成像特征的位置。 有了您的要求，您可以在大约五分钟内开始对齐图像！ 查看 （出血边缘）或 （带有图像）上的文档。 如果您是教育过程中与阶段相关性相关的一部分（无论您是学生还是老师，都ird-show ），那么imreg_dft项目中的ird-show实用程序可以帮助您理解（或解释）相位相关过程是如何工作的。 如果您是研究人员，并且数据方法存在问题，则可以使用ird-show轻松找出导致问题的原因。 特征 图像预处

贝叶斯反演 贝叶斯统计，尤其是贝叶斯逆问题中使用的算法的集合

针对林火预测具有影响因素多、机制复杂、难以结构化等特点，设计并实现了一个基于贝叶斯网络的实用林火概率预测系统。该系统以气象、植被、地理、人类活动等数据作为输入，综合林火历史数据建立贝叶斯网络模型，并应用联合树算法进行概率推理，进而预测出林火发生概率。在某省实际林火历史数据上对系统进行了测试，比较了所设计系统与加拿大火险天气指标系统（FWI）的预测性能，验证了系统的可行性和实用性。

分数阶傅里叶变换的python程序 可以直接输入图片运行