用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割，之后再用灰度值进行图像增强。
2019-12-21 21:01:39
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使用：Sift算法。用不同尺度（标准差）的高斯函数对图像进行平滑，然后比较平滑后图像的差别，
差别大的像素就是特征明显的点。
该算法主要包括5个步骤进行匹配：
1、构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性；
2、特征点过滤并进行精确定位，剔除不稳定的特征点；
3、在特征点处提取特征描述符，为特征点分配方向值；
4、生成特征描述子，利用特征描述符寻找匹配点；
5、计算变换参数
2019-12-21 20:43:11
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使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类的demo
2019-12-21 20:41:18
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使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类非量化的demo
2019-12-21 20:41:18
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包含两个图像分类的资源
1.bp算法 用matlab实现 图像分类 已调试 可以运行
2.基于神经网络的图像分类，数据资源是基于CIFAR-10，内含训练测试数据（batch），是唐宇迪深度学习入门课程的修改代码，python3版本
源码公开，仅供学习使用。
2019-12-21 20:40:11
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基于Python3.7实现KMeans++算法，并用于实现图像分割功能。包括源程序、测试图片、结果图片和运行步骤。
2019-12-21 20:34:32
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