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codes_2Dskeleton 是用于生成的二维二值图像的形状骨架
骨架旨在代表对象的一般形式的基于区域的形状特征提取。骨架 （即，从数字的二进制图像的骨架提取） 提供了基于区域的形状特征。它是在光栅矢量转换或在模式识别中常用的预处理操作。有三种主要的骨架提取方法： 检测脊的边界点，距离图计算由边界点，生成的 Voronoi 图和逐层侵蚀称为细化。在数字空间中，可以提取只有一个近似"真正的骨架"。有两个要求必须遵守： 拓扑 （为了保留原始对象的拓扑），几何 （强迫正在包括、 旋转、 平移和缩放的最重要的几何变换下的不变性与对象的"骨架"） 这个代码可以帮助您生成的二维二值图像的形状骨架
- 2023-04-27 11:50:04下载
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solving n
求解n维具有不等式约束优化问题的最优解-solving n-dimensional inequality constrained optimization with the optimal solution
- 2022-02-05 23:19:53下载
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各种高效率排序总结。不看后悔。
冒泡排序 ，堆排序，快速排序，二分法排序（折半排序），归并排序，选择排序，
- 2022-02-15 04:22:39下载
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K-means algorithm
KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。
- 2023-03-13 10:35:03下载
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源代码_[Cpp数据结构原理与经典问题求解]
Cpp数据结构原理与经典问题求解全书所有章节源代码，适合系统学习C++语言
- 2022-07-09 09:02:06下载
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MFC下实现MD5加密
MFC下实现加密算法MD5,可以对字符串跟文件进行加密.值得一看
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- 2022-03-04 02:53:21下载
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邻域粗糙集属性约简
%程序描述：featureselect_FW_fast.m,按分类效率对属性进行选择，前向方法,快速算法---------优化算法,
%邻域依赖性指标计算复杂度。
- 2023-01-15 17:10:04下载
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3D Math Primer for Graphics and Game Development
3D Math Primer for Graphics and Game Development
- 2022-06-02 08:02:48下载
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粗糙集差分矩阵算法
"我们介绍两个概念有关的任何信息系统，即 dis cernibility 矩阵和区分函数。我们目前这些 notionsand 的一些性质作为推论得出几种算法 forpolving 问题在过活，粗糙确定性、 约简、 核心和依赖关系生成。"— — 所引用的材料
- 2022-05-21 03:47:21下载
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图像去噪算法
图像去噪方法
这种算法可能不是非常能干，但它仍然给了可观的成果，我让他们靠自己
没有任何背景图像处理技术。自己做了什么是，第一次发现中的不规则值
3 x 3 矩阵，可能是噪音。由不规则的价值我的意思是，为值是的 20 （这一因素可以
改变，以研究其作用效果) 远及其邻域的单位。然后我们用替代的普通的平均数
到不规则值的矩阵中的值。
下面是 MATLAB 代码为同一和最终结果。观察到 3 到 4dB 增益的 PSNR。
欢呼 ！！
- 2022-04-21 10:26:27下载
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