压缩包中包含mnist数据集的所有图像，且已分好类！

下载后，安装好版本匹配的python3.6,numpy,scipy,matplot,sklearn,skimage等包，后直接可以运行，无需修改代码。运行后输入y，就可以实习自带的图像分类（小鸡，小鸭，蛇，猫等分类）。

Deep learning for computer vision with python第7章图像分类的KNN算法实现，数据集使用kaggle 上的dogs and cats.

人工智能导论课作业，像分类，指在给定的类别中，选出与该图像匹配的类别作为输入的图像处理方法。支持向量机(SVM)是一种以统计学习理论为基础的用来解决二分类问题的机器学习方法。SVM是结构风险最小化模型，较好的解决了数量较小时过拟合问题，能有效提高模型的泛化能力。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势。本次实验使用的是自己提出的一个关于路面裂缝的crack数据集，为提升实验效果，先提取图像HOG特征，再利用SVM来进行分类训练，以识别图片中是否存在裂缝。本文设计了完整的HOG+SVM识别算法,使用自己提出的crack数据集进行了实验测试。

手指静脉识别技术作为一种新型的非接触式生物认证技术,具有可靠性高,验证便捷,识别精度高和活体识别等特点。与传统认证技术不同,它在易用性与可靠性之间达到较好的平衡,但是该技术在图像采集、预处理和特征提取与匹配等方面仍存在一些问题,而本文研究目的就在于研究和解决上述问题。 本文分析了手指静脉识别技术的基本原理,设计了手指静脉图像处理流程,研究了图像采集、静脉图像区域定位、静脉纹路提取、静脉特征提取与匹配等原理与实现, Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性。虽然Gabor小波本身并不能构成正交基，但在特定参数下可构成紧框架

基于Kaggle Plant Seedlings Classification竞赛 不利用深度学习 只用特征提取和传统机器学习完成图像分类并达到78%的准确率

卷积神经网络在图像分类中的应用研究_吴正文

阅读段普宏先生的论文《Fusion of Multiple Edge-Preserving Operations》整理的阅读笔记PPT

HoloLens-2-机器学习 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类。 使用其板载CPU在HoloLens 2上直接运行模型推断。 关于 已在Unity 2019.4 LTS，Visual Studio 2019和HoloLens 2中进行测试 Rene Schulte的示例构建 输入大小为(224, 224)视频帧以进行在线推断 EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供本示例使用 运行样本 在Unity中打开示例 将构建平台切换到Universal Windows Platform ，选择HoloLens作为目标设备，并选择ARM64作为目标平台 生成Visual Studio项目并打开.sln文件 将onnx-models\model.onnx文件复制到Buil

matlab遥感图像分类代码 ImageRegisiter 1.Matlab实现GF1WFV遥感数据配准，同时也适用于其他类型的图像校正，拼接。 2.本篇原理是基于surf自动特征提取 3.配准效果用标准误差RMSE进行定量化度量。 4.批量配准图像 代码说明 registerbatch.m 一个批量配准的例子 RSAFM.m 图像配准函数 %图像配准demo original=imread(file1); distorted=imread(file2); recovered=RSAFM(original,distorted); 部分GF1WFV数据 下载地址：