本数据集为摔倒检测数据集，标注格式为VOC 目标检测框，格式XML，数量为1440

对图像“wheel”作霍夫圆检测检测车轮（可按照霍夫圆的快速检测算法），要求输出canny边缘检测的二值化图、霍夫圆快速检测得到的参数空间图（类似黑白亮度表示投票数量的图），最后输出车轮的检测图（原图上画有车轮的圆，比如用红色），共3张图。

本文实例为大家分享了python利用Opencv实现人脸识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先：需要在在自己本地安装opencv具体步骤可以问度娘 如果从事于开发中的话建议用第三方的人脸识别（推荐阿里） 1、视频流中进行人脸识别 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) # 视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像

ov7725 带FIFO 不断地将图像显示到屏幕上，在一帧产生中断后，主函数再通过对屏幕的RGB色彩读取，转换成HSL值 ，通过阈值判断 ，颜色匹配，腐蚀中心，就可以进行图像识别，适用于STM32野火开发板 ov7725摄像头

读懂维斯波-Weis Wave，识别CM何时活跃以及其背后的意图。记住，只有CM才有能力兴风作浪。 使用维斯波，能干什么？ 1、趋势跟踪。哪个方向的成交量更大，更大成交量的波动方向，应该是我们的交易方向。 2、趋势反转 。无论吸筹还是派发，CM都需要一定的时间，吸筹派发区间的右手边就是暴露其意图的地方。 3、空仓、观望、等待下一次时机。 幅度基本相同的上下波动，没有方向性，吸筹派发不明确时，选择观望态度。 4、经典的威科夫交易策略中维斯波的运用： Upthrust and Spring

pca人脸识别算法matlab代码机器学习（MATLAB） - k均值聚类和主成分分析 斯坦福大学的机器学习课程。 介绍 我们将实现K-means聚类算法并将其应用于压缩图像。 并将使用主成分分析来找到面部图像的低维表示。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex7data1.mat ex7data2.mat ex7faces.mat 此仓库中包含的文件 ex7.m-用于K-means聚类的Octave / MATLAB脚本 ex7_pca.m-PCA的Octave / MATLAB脚本 ex7data1.mat-PCA的示例数据集 ex7data2.mat-K均值的示例数据集 ex7faces.mat-面Kong数据集 bird_small.png-示例图像 displayData.m-显示存储在矩阵中的2D数据 drawLine.m-在现有图形上画一条线 plotDataPoints.m-K均值质心的初始化 plotProgresskMeans.m-绘制K-means的每一步 runkMeans.m-运行K-means算法

1.深度学习实现中草药(中药材)识别《Pytorch实现中药材(中草药)分类识别(含训练代码和数据集)》 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129880963 2.中草药(中药材)图片数据集(Chinese-Medicine-163)： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129883396

本设计为基于MATLAB的HMM语音信号识别，可以识别0-9十个阿拉伯数字，带有一个丰富的人机交互GUI界面。算法流程为：显示原始波形图……显示语音结束处放大波形图……显示短时能量……设置门限……开始端点检测……，也可以通过添加噪声，对比加噪后的识别准确率。后续可二次开发，做成九宫格形式，做一个电话拨号音识别。

考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度，对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进，同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作，并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明，改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%，高于原始网络结构的99.05%；在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%，高于原始网络结构的97.10%；在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%，低于原始网络结构的12.28%。可以看出，与原始网络结构相比，改进网络结构提升了人脸识别的准确率且降低了误识别率。

APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 更多项目《面部表情识别》系列文章请参考： 1.面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129428657 2.面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205 3.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467015 4.面部表情识别4：C++实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467023