lgb实现预测，包括提取特征，数据处理等pandas基础操作，可以学习

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人脸图像特征提取matlab代码用于面部识别的不同Gabor滤波器性能测试，版本2012 使用的MATLAB版本：R2009b，R2010a 使用的人脸数据库 FERET-100和1000个科目[fa和fb设置] 印度人脸数据库-40个科目 内部-60门科目 资料夹结构： Craft.io流程 第1步：创建过滤器并保存在“ filters”文件夹中 第2步：使用适当的所选Gabor滤波器对图库/探针图像进行卷积 步骤3：从卷积图像中创建画廊/探针图像的lgbp 第5步：创建lgbp图像的本地直方图序列，并将其存储在“ lh”文件夹中，格式为（图库和探针为.mat） 步骤6：在人脸图像之间执行适当的距离测量（直方图相交/欧式/城市障碍物），最高分是匹配的图像 步骤7：将结果存储在“结果”文件夹中 库功能： 功能名称 描述 LogGaborWavelet 对数Gabor小波函数 create_gcc_filter 创建Gabor Orient = concat，scale = concat过滤器 create_gcs_filter 创建Gabor Orient = concat，scale

纹理特征提取程序代码-statxture.m 灰度共生矩阵提取图像纹理特征的需要，其使用范围越来越广，受到了越来越多的关注。这里有部分纹理特征的提取程序代码，便于初学者学习。也欢迎大家多拿出好东西分享~~qq:276538677

人脸识别算法的MATLAB仿真 net.trainFcn = 'trainscg'; net.trainParam.lr = 0.4; net.trainParam.epochs = 400; net.trainParam.show = 10; net.trainParam.goal = 1e-3; %~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ T{1,1} = cell2mat(IMGDB(2,:)); P{1,1} = cell2mat(IMGDB(3,:)); net = train(net,P,T); save net net NET = net;

介绍了车牌图像的预处理方法，包括图像的灰度化处理，中值滤波，基于直方图均衡化的光影处理，图像增强处理以及图像锐化等多个方面。最后介绍了基于颜色模型的车牌定位算法，并结合图像校正计算获得了标准的车牌区域。通过一种改进的基于形态学轮廓特征和垂直映射的字符切割算法对提取的车牌图像进行字符分割，然后对分割后单个字符提取HOG特征，最后通过GRNN神经网络根据字符的HOG特征进行车牌识别。MATLAB仿真结果表明，本文所研究的车牌识别方法具有较高的识别正确率，其正确率可以达到90%以上。

一种基于纹理特征提取的图像检索,描述了纹理和纹理特征，介绍了几种常用的纹理分析方法，有灰度直方图、边缘方向直方图、空间灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、Gabor 滤波器和小波以及图像纹理谱分析方法，本文在传统的纹理特征提取方法的基础上，利用 Gabor 小波变换在数字图像中局部区域的频率，方向信息的优异性能，和共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果的特点，尝试了结合灰度共生矩阵和 Gabor 滤波器来提取纹理特征的方法，并对提取的特征进行高斯归一化处理。

SVD曲率谱降噪和快速谱峭度的滚动轴承微弱故障特征提取，刘鹏，汤宝平，针对轴承振动信号信噪比低，故障信号微弱，快速谱峭度分析选取共振中心频率和带宽不准确等问题，提出基于奇异值分解(Singular value de

资源量：13张图片，具体包括复叶槭（灰叶枫木），灰胡桃，美国白橡木等等，仅供学习参考，请勿用于其他用途。

基于SIFT特征提取的图片配准matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。