里边有说明文档，会在window工具下生成log文档

gaborconvolve.m Code for convolving an image with a bank of log-Gabor filters. A pre-processing step for texture analysis, feature detection and classification

用matlab语言编写的LOG算法代码；

西安交通大学计算机视觉课程log算子，可以直接运行

log算子边缘检测matlab代码细胞边缘检测 用于Cellur边缘检测（CED）算法的Matlab代码。 抽象的 在本文中，我们提出了一种利用细胞自动机（CA）和细胞学习自动机（CLA）的细胞边缘检测（CED）算法。 CED算法是一种自适应，智能且可学习的算法，用于对二进制和灰度图像进行边缘检测。 在这里，我们引入了一种新的具有自适应邻域类型的CA局部规则，以生成图像的边缘图，而不是具有固定邻域的CA。 所提出的自适应算法使用了冯·诺伊曼和摩尔邻域类型。 实验结果表明，与其他边缘检测方法（如Sobel，Prewitt，Robert，LoG和Canny运算符）相比，CED算法具有更高的准确性和性能。 此外，与其他边缘检测方法相比，CED算法在提取图像边缘时会丢失较少的细节。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Sana Sadeghi，Alireza Rezvanian和Mohammad Reza Meybodi”，“ AEU-国际电子和通讯杂志，2015年，第1期。 69号1，第1282-1290页。

交叉熵损失函数原理详解 之前在代码中经常看见交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)，只知道它是分类问题中经常使用的一种损失函数，对于其内部的原理总是模模糊糊，而且一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，至于为什么要怎么做也是不懂，所以专门花了一些时间打算从原理入手，搞懂它，故在此写一篇博客进行总结，以便以后翻阅。 交叉熵简介 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解下面几个概念。 信息量 信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量信息量的大小就是看这个

一个MFC工具类包，包括: CMarkup 读写XML文件 CAdo 数据库操作类 CIniFile ini文件操作类 CLogFile 写日志文件类 CMyToolTipCtrl 自定义的提示消息类 CSymbolEdit 自定义编辑框类

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