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采用GMM高斯混合模型实现数字滤波算法,采用300个样本点
实用的高斯混合模型的库,附带封装的接口(GMM.c),以及作者的使用手册PDF,适合图像处理方面训练实用
混合高斯模型-mixture_of_gaussians.m利用混合高斯模型进行背景差分。
在matlab中编译c++文件并调用opencv的混合高斯模型背景建模函数
所谓混合高斯模型（GMM）就是指对样本的概率密度分布进行估计，而估计采用的模型（训练模型）是几个高斯模型的加权和（具体是几个要在模型训练前建立好）。每个高斯模型就代表了一个类（一个Cluster）。对
本文专注于介绍基于Python的改进高斯混合模型在图像分割中的应用。图像分割是计算机视觉领域的重要问题，图割算法作为其中一种方法，被广泛用于分割图像以获得有意义的区域。通过改进高斯混合模型，本研究提出
详细描述arcgis配准与矢量化，适合初学者，简单易懂。其中，矢量化部分较为重要，可以多加练习。
demons---demons配准
各种配准描述，仿射变换，刚体变换，双线性变换等各种图像配准
基于深度学习的端到端无监督配准模型——变形图像配准网络DIRNet图像配准网络,这是一个使用 CNN 来预测控制点的网格的神经网络,这些控制点能够被用来生成根据参考图像来对待配准图像进行变形的位移矢量
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