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计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中,一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题(进行目标检测等目的),但这将以处理更多数据,需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字
matlab边缘特征提取
代码中封装了提取影像haar特征的算法，还有测试对话框。
matlab纹理提取，基于灰度共生矩阵的纹理信息提取包括熵、相关性等四个特征信息的提取
主要有熵、加权峰值信噪比、加权结构相似度、结构相似度、交叉熵、空间频率的计算
机器视觉入门经典，深入浅出，有理论，有代码，非常适合入门者。
主分量分析PCA算法，可用于人脸识别等模式识别
基于opencv的纹理特征 提取，特征 值
里面包含四种模型(word2vec TF-IDF LDA CountVectorizer) 的helloworld代码和模型简单介绍，都是基于spark mllib的，包含python版本、scala
MATLAB 下的snake算法实现 原始实现方法 检测眼睛、嘴巴
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