简历 计算机视觉 利用Python，OpenCV和TensorFlow 深度学习算法机器学习算法 -帮助计算机识别现实世界中的对象。 主题： -像素技术：量化，颜色，分割，重新缩放，几何变换。 -邻域技术：互相关，卷积，边缘检测，平滑，图像变换。 -透视几何。 -深度学习，卷积神经网络。

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利用OpenCV的threshold函数实现双阈值法二值化操作的源码

随机森林是一种一种分类算法，属于集成学习中的Bagging算法，即引导聚合类算法，由于不专注于解决困难样本，所以模型的performance会受到限制。在学习随机森林算法之前，首先要弄懂三个概念：决策树；集成学习（Ensemble Learning）[多分类系统]；自主采样法（Boostrap Sampling）。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。随机森林具有对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器；可以处理大量的输入变数；可以在决定类别时，评估变数的重要性；可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计；对于不平衡的分类资料集来说，可以平衡误差等优点。 注意：这份源码有调用到一个封装的32位的库，必须是32位的matlab才能运行成功

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计算机视觉-算法与应用英文版：Computer Vision: Algorithms and Applications_Richard Szeliski

《计算机视觉-算法与应用 Richard Szeliski 艾海舟》中文版资源

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