The 1st Place Solution of the Google Landmark 2019 Retrieval Challenge and the 3rd Place Solution of the Recognition Challenge.

在这一背景下，市面上出现了很多面向初学者的书，这些书往往只包含机器学习的基本数学式。与此同时，也有很多非常好的专业书。但遗憾的是，印象中很少有适合初学者在学习专

本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。最后提供Python+OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。由于光照条件、图片质量以及目标非线性排列等因素的限制，自然场景下的文本检测任务难度较大受约束的受控环境中的文本检测任务通常可以使用基于启发式的方法来完成，比如利用梯度信息或文本通常被分成段落呈现，并且字符一般都

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

#最近单位领导不知道抽什么筋，让我们集体上课学Python,想做点练习，也没有什么好题材， #最后决定就写个五子棋人机对战吧！ #这个源码我在多年前曾用VB6写过，当时毕业设计拿了优秀，之后经过了几次修改计算机Ai还不算太差，想投机赢是没机会的。 #由于本人初学Python(第一个完整的Python程序)，有些技巧还不熟悉，可能编码方式更接近VB6一些，或许还可以更简洁的实现。 #现大部分编码已添加中文注释，不足之处，还望大家指正，谢谢。 #该程序全部调用画图方法，不需要任何图片资源文件。

Python ADS-B / Mode-S解码器 PyModeS是一个Python库，旨在对Mode-S（包括ADS-B）消息进行解码。 它可以导入到您的python项目中，也可以用作独立工具来查看和保存实时路况数据。 这是由工作的Sun Junzi创建的项目。 它得到了来自不同机构的许多支持。 介绍 pyModeS支持以下类型的消息的解码： DF4 / DF20：海拔代码 DF5 / DF21：身份代码（squawk代码） DF17 / DF18：自动相关监视广播（ADS-B） TC = 1-4 / BDS 0,8：飞机识别和类别 TC = 5-8 / BDS 0,6：表面位置 TC = 9-18 / BDS 0,5：空降位置 TC = 19 / BDS 0,9：空中速度 TC = 28 / BDS 6,1：空降状态[待实施] TC = 29 / BDS 6,2：目标状态和状态

opencv+python机器视觉缺陷检测代码，课程代码，简单可用，记得要改图片路径，导包

利用networkx，numpy，matplotlib，将邻接矩阵输出为图形。 1，自身确定一个邻接矩阵，然后通过循环的方式添加变，然后输出图像 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np G = nx.Graph() Matrix = np.array( [ [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], # a [0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0], # b [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], # c [0, 0, 0,

kriging模型，python编写，带数据集