License_plate_recognition 车牌识别项目 测试平台 Python 3.6 PyQt5：5.11.3 opencv-python：3.4.3 Python 3.7 PyQt5：5.11.3 opencv-python：4.2.0

Adaboost示例 Adaboost示例 Python2.7-> python test.py Python3.7-> python Python3 / test.py 您可以直接运行test.py来查看结果，其介绍可以在CSDN博客中找到： ://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977

ImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑，主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助，一起加油！ 前文参考： 希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 原博客参考地址： 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图：

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基于深度学习的机械故障诊断 CNN用于机械故障诊断 这些代码用于两篇论文：“基于基于原始传感信号的卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断”（paper_1）和“基于以振动信号的二维表示作为输入的基于卷积神经网络的轴承故障诊断”（paper_2） ）。 先决条件，Matlab 2013a，Python 2.7.11，Tensorflow（在ubuntu14.04中更好）。 首先，您应该运行image_matrix.m来准备自己的数据。 其次，应该使用disorder_images.py和input_bear_data.py将数据变形为张量流的输入格式。 最后，您可以选择为paper_1运行mnist_b.py或mnist_c.py，为paper_2运行mnist_2d.py。 如果大家对以上研究兴趣，可以进一步参考我的这两篇论文：针对原始振动信号具有良好抗噪和域自适应能力的故障诊断新的深

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