中值过滤代码matlab 光场深度估计 该工具包含一些光场深度估计方法。 如何使用 运行main.m （此软件已在带有Windows 10 64位环境的Matlab 2016a上进行了测试） 参数data_type选择数据集。 data_type = 1新的基准数据集 Honauer, Katrin, Ole Johannsen, Daniel Kondermann and Bastian Goldluecke. A Dataset and Evaluation Methodology for Depth Estimation on 4D Light Fields[C]// Asian Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016: 19-34. data_type = 2旧基准数据集 Wanner, Sven, Stephan Meister and Bastian Goldluecke. Datasets and Benchmarks for Dens-ely Sampled 4D Light Fields [C] // P

nlp 包含自然语言处理的一些代码 包括英语的转换（分割为句子，token）

cocos creator实例--游戏Bad Piggies中的一些物理特性的分析 | 附代码；为了学习研究creator的物理特性，只有是从刚体、碰撞、关节等组件的属性来着手。这篇文章取材于Bad Piggies游戏，主要是来分析学习creator的一些物理特性。原文地址https://blog.csdn.net/ccnu027cs/article/details/103958130

重、磁异常的解析延拓是勘探地球物理学中一个重要的研究课题。本文着重叙述数学物理方程定解问题的适定与不适定问题的概念、解析函数的解析延拓和拉普拉斯方程的柯西问题、位论的边值问题以及重、磁异常全空问延拓的问题。本文论证了全空间(除场源以外)的延拓实质上是两个问题，即位论的边值问题和拉普拉斯方程的柯西问题。前者是适定的定解问题，后者则是不适定的定解问题。文中还详细讨论了拉普拉斯方程柯西问题的提法及求解中应注意的问题。

MapReduce-机器学习 一些机器学习算法的 Map-Reduce 实现

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answer_sheet_scan 使用python3+opencv3实现的一些识别答题卡的例子 由于工作需要，最近在研究关于如何通过程序识别答题卡的客观题的答案，之前虽然接触过python，但对于计算机视觉这一块却完全是一个陌生的领域，经过各种调研，发现网上大多数的例子都是采用的OpenCV这个开源库来做的，OpenCV是计算机视觉领域的处理的一个非常优秀的开源库，原生由C++编写，也提供了各个主流编程语言的接口支持，这里选择python完全是因为python在计算机科学领域有着压倒性的优势和生态系统，所以使用它毫无疑问，最快上手的方式莫过于直接阅读网上已有的例子或者轮子了，通过阅读源码以问题驱动的方式来学习和研究某一项技术是比较高效的一种方式。 答题卡识别例子 博客相关 （1） （2） （3） （4） （5） 我的公众号(woshigcs) 有问题可关注我的公众号留言咨询

关于Mumford-Shah模型的一些论文，可以看看，还是比较有用

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