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matlab车牌代码道尔顿化 道尔顿化（Daltonize）模拟三色性色盲和图像以及matplotlib图形的三种类型。 归纳和省略这些类型的许多细节是： 十位弱视：绿色无力 赤贫：红色无力 Tritanopia：蓝色弱点（极为罕见） 道尔顿化还可以调整输入图像的调色板，以使色盲者可以感知完整的信息内容。 它可以用作转换像素图像的命令行工具，也可以用作Python模块。 如果用作后者，它将提供一个API来模拟和校正matplotlib图形中的色盲。 这允许创建适合发布的色盲友好矢量图形。 安装 pip install daltonize 用法 作为命令行工具： $ daltonize.py -h usage: daltonize.py [-h] [-s | -d] [-t {d,p,t}] [-g {2.4}] input_image output_image positional arguments: input_image output_image optional arguments: -h, --help show this help message and exit -s,

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贪心算法的matlab程序代码Baxter-Pick-and-Place-using-Q-Learning Baxter 机器人已经过训练，可以将相似的颜色块组合在一起，然后使用 Q-Learning 将它们堆叠起来 重要先决条件： Ubuntu 14.04- ROS 靛蓝 - 安装 OpenCV 3.0- 百特 SDK- MATLAB- 训练： Baxter_Training_2.mat 包含受过训练的代理的 Q-Table。 使用 Player.mat 检查训练。 Player.mat 为代理提供了一个随机的数字序列进行排序。 Baxter 上积木的颜色映射到数组中的数字以简化学习过程。 color_3、color_2、color_1分别代表出现3、2、1次的颜色。 color_3、color_2、color_1 mat 文件存储包含 60 种可能状态中每一种的颜色的数组。 它们的使用可以在 Baxter_Training_2.mat 中看到。 代码很简单，使用 Q-Table 实现 Q-Learning。 动作由 epsilon-greedy 算法选择。 训练是针对总共 4^6

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