Python到AQA伪代码 一个用python编写的简单的散列在一起的转换器，用于将python程序转换为AQA Computer Science伪代码推荐的语法。 这是最初为我自己的程序编写的，因此某些部分可能无法正常工作，请随时进行派生和更改（并创建拉取请求） 它远非完美，但适用于简单到中等复杂度的程序 该程序是用python 2.7编写的，但可以轻松转换python 3程序 初始伪代码规范可以在以下位置找到： 如何使用 获取python-pseudocoder.py的副本在文本编辑器中打开文件并找到pythonFile =“ test.py” 将test.py修改为要转换的python文件的完整路径。 然后运行python-pseudocoder.py 要运行，您可以在IDLE中点击运行，也可以打开一个终端，进入目录并运行python python-pseudocoder.py

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Viola-Jones检测框架 这是Viola-Jones检测框架的实现，用于人脸检测。 要求 Viola-Jones Framework的此实现需要python版本3.5.2，并取决于以下模块： 模块 版本 评论 麻木 1.13.3 科学的 1.0.0 的OpenCVPython的 3.4.0.14 用于捕获图像 scikit学习 0.19.1 用于改组数据 用法 运行以下命令以开始人脸检测： python detect.py 主要概念 类似Haar的功能 Viola和Jones提出了类似Haar的特征，以适应使用Haar小波的想法（来自Papageoriou等人）。 在此工具中，使用了五种类似Haar的特征。 它们是：左右，上下，水平居中，垂直居中，对角线。 整体形象 为了加快特征提取过程，使用了称为积分图像的图像中间表示。 AdaBoost AdaBoost是Adap

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CCTag库 检测由同心圆组成的CCTag标记。 在CPU和GPU中均实现。 该库是该文件的实现： Lilian Calvet，Pierre Gurdjos，Carsten Griwodz，Simone Gasparini。 在高度挑战性的条件下对圆形基准的检测和精确定位。 在：计算机视觉和模式识别国际会议论文集（CVPR 2016） ，拉斯维加斯，E.-U.，IEEE计算机学会，p.3。 562-570，2016年6月 //doi.org/10.1109/CVPR.2016.67 如果您想在出版物中引用此作品，请使用以下内容 @inproceedings{calvet2016Detection, TITLE = {{Detection and Accurate Localization of Circular Fiducials under Highly Challengin

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