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python GUI编程工具以及相关教程(ppt)
PAGE：像Visual Studio一样设计Python GUI窗体 https://blog.csdn.net/oh5W6HinUg43JvRhhB/article/details/79736993通过PAGE生成python GUI界面(安装)https://blog.csdn.net/lxy210781/article/details/81057769
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利用深度学习进行图像融合
利用可见光图像训练编解码网络，然后将红外图像和可见光图像进行融合编码，最后通过解码将图像恢复出来，用此类方法进行图像融合借鉴了图像风格迁移的思想，将一部分红外图像的信息迁移进可见光图像中，使得原本在可见光图像中不可见的信息显现出来，该方法相比较于传统的图像融合，在指标参数上有一定的提高。
- 2022-07-01 04:02:27下载
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Python Deep Learning
革新计算机技术、人工智能、语音和数据分析的下一代技术(Next generation techniques to revolutionize computer vision, AI, speech and data analysis)
- 2019-03-05 20:54:52下载
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基于视觉的车道线检测完整代码
基于视觉的曲线车道线检测完整代码，采用滑动窗口
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rader
室内经典指纹定位算法rader的简洁实现(The classic fingerprint location algorithm rader simple implementation)
- 2020-06-23 07:40:01下载
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training-master
说明： 可以识别手势或者一些简单的图像，可以自己在云端训练模型(You can recognize gestures or simple images, and you can train your own models in the cloud.)
- 2020-06-25 07:20:02下载
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DBSCAN聚类
Python密度聚类
最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述)。于是我就想了解下基于密度的聚类算法，熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法，如K-Means算法之间的区别。
基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类，这对于带有噪音点的数据起着重要的作用。(The main goal of the density based clustering algorithm is to find high density regions separated by low density regions. Different from distance based clustering algorithm, the clustering results based on distance clustering algorithm are spherical clusters, and density based clustering algorithm can detect clustering of arbitrary shapes, which plays an important role in data with noisy points.)
- 2018-02-05 10:00:46下载
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分水岭
说明： 基于Python的分水岭算法可以自动分割连接的图像(Python - based watershed algorithm can automatically segment connected images)
- 2019-01-10 15:28:35下载
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PS指导手册-V1.0
说明： psinsar书籍，基本原理，数据处理算法，基本应用适合初学者(PSInSAR books, basic principles, data processing algorithms, basic applications for beginners)
- 2020-06-21 06:00:02下载
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capture_camera
说明： 图像凭借代码，捕获摄像头进行图像拼接。利用柱面投影的方式进行投影，然后对图像进行拼接。(image stitching program)
- 2019-12-17 17:43:34下载
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