Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 只要运行01main.py即可。会弹出视频的第一帧，然后我们对第一帧点击鼠标，选个碰撞区域即可，就能用来统计通过的行人了。 其他文件，如weights下存放的模型文件，这里直接用原始的coco数据集模型即可。 然后video文件夹下是待检测的视频文件，同时处理后的结果视频也会保存在这个文件夹下。

提出了一种基于区域特征的结合IHS变换和小波变换的图像融合算法，首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行IHS变换和直方图匹配，对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解，然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则，低频部分采用加权平均算子融合法，高频部分采用改进的区域方差加权融合法，最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法，实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的IHS变换法和小波变换法。

首先让我祭出一张数学王子高斯的照片，这位印在德国马克上的神人有多牛呢? 他是近代数学的奠基人之一，与牛顿, 阿基米德并称顶级三大数学家，随便找一个编程语言的数学库，里面一定有和他名字相关的一堆函数。 开始正文之前，让我们再来膜拜一下19岁的高斯如何用一把圆规和没有刻度的尺子画出正十七边形。 下面我就拿高斯这张肖像画作为示例如何用Python将他帽子的颜色换了。 计算机分析图片不可能像人类的肉眼一样进行观察，再用右脑进行思考，它能识别的只有数字，下面我们从计算机的角度来对图片做一个简单的认知。 机器的认知中任何一个图片都是由很多像素排列组成，每个像素点就是图片组成的最小原子，因此图片可以看作

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经典算法介绍判断一个点是否在一个区域里面。

重构区域教学样态：“深度学习”项目的区域推进

自己编的，LabVIEW读取灰点摄像头，有MATLAB脚本，有点不稳定，仅供参考

区域活动中幼儿深度学习的促进策略探析

2021年 全国省市区区域。4,5级联动。sql文件下载。

第 5 章 正交区域查找：数据库查询 5.1 一维区域查找 125 组点。这样，查询各数据域分别介于特定范围内的记录，就转化为“报告出落在某个与坐标轴平行 的d维（超）长方体内的所有点”的问题。在计算几何（computational geometry）中，这类查询被称 为矩形区域查询（rectangular range query），或者正交区域查找（orthogonal range query）。本章将 研究支持这类查找的数据结构。 5.1 一维区域查找 在着手处理二维或更高维矩形区域查找问题（range searching problem）之前，让我们首先来看 看一维的情形。给我们的输入数据是一维空间中⎯⎯即一条直线上⎯⎯的一个点集。需要查询的， 是该点集中落在某个一维矩形⎯⎯即某个区间[x : x']⎯⎯内的所有点。 设直线上给定的这一点集为 P := { p1, …, pn }。这个一维的区域查找问题可以有效的解决，为此 可以利用某种众所周知的数据结构⎯⎯平衡二分查找树 T。（当然，直接使用数组也可以圆满地解决 这一问题。然而，这种方法既不能推广到更高维的空间，也不能有效地支持对 P 的动态更新。）T 的叶子分别存储了 P 中的各点，而 T 的内部节点则记录了划分的数值，用来引导查找。将（内部） 节点 v 所对应的划分值记为 xv。我们假设：v 的左子树中存储了（坐标）不超过 xv的所有点，而其 右子树中则存储了（坐标）严格大于 xv 的所有点。 图5-3 在二分查找树上的一维区域查找 为了报告出落在待查询区域[x : x']内的所有点，可以如下进行。在T中分别查找x和x'，设两次查 找分别终止于叶子μ和μ'。于是，位于区间[x : x']之内的点，就对应于介于μ和μ'之间的那些叶子（可 能还要加上μ或μ'本身）。以如 图 5-3 所示的树为例，如果查询的区间是[18 : 77]，需要报告的就是 深灰色的那些叶子，再加上叶子μ自己。那么，如何才能找出介于μ与μ'之间的那些叶子呢？由 图 5-3 可以看出：在对应于μ和μ'的两条查找路径之间，存在一些子树；而需要找出的那些叶子，都分别来 自于其中的某棵子树。（在 图 5-3 中，这些子树已被标为深灰色，而分布于这两条查找路径上的各 个顶点都是淡灰色的。）更准确地讲，我们所选出的每一棵子树，都以介于这两条查找路径之间的 某个节点v为根，而且v的父亲节点位于某条查找路径之上。为了找到这类节点，首先要确定与x和x' 对应的两条查找路径开始分叉的位置，记这个节点为vsplit。这可以由下面的子程序来完成。分别将节