import cv2 as cv def ORB_Feature(img1, img2): # 初始化ORB orb = cv.ORB_create() # 寻找关键点 kp1 = orb.detect(img1) kp2 = orb.detect(img2) # 计算描述符 kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2) # 画出关键点 outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1, outImage=None) outimg2 = cv.drawKeypoints(img2, keypoints=kp2, outImage=None)

插入装配体时提示存在退回的文件，按照网上的方法尝试后无法处理，可在还原模式下打开装配体运行此宏，自动列出存在退回状态的文件

1.运行主函数 2.适合新手 3.一键出图 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出

内容概要：该资源介绍了使用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现。主要包含了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和人工神经网络等六种监督学习模型的应用。 适用人群：对机器学习和分类算法感兴趣的学习者、数据科学家、机器学习工程师等。 使用场景及目标：本资源可用于学习如何使用不同的监督学习模型对毒蘑菇进行分类，帮助用户理解各种模型的原理和应用场景，并能够根据实际需求选择合适的模型进行分类任务。 其他说明：资源中提供了详细的代码示例和实验结果，以及对比不同模型在毒蘑菇分类任务上的性能评估，帮助用户深入理解各个模型的优缺点和适用范围。

LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术，它可以通过分析人脸的表情和动作，来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法，对人脸图像进行处理和分析，从而准确地识别人的情感状态，包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析，LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面，它可以应用于人机交互和情感计算领域，例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中，通过识别用户的情绪状态，提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面，LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应，从而改进产品设计和市场营销策略。 此外，LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应，可以评估广告的效果和吸引力，为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域，LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估，帮助医生更好地了解患者的情感状态。

包含八个代码文件，包括：特征抽取，特征选择，标准化，归一化，PCA，还有一些sklearn流行数据集的使用方法，以及kaggle大赛上的一个项目的数据分析阶段

现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx现代机器学习 基于深度学习的图像特征提取.docx

基于特征匹配的全景图像拼接PPT课件.pptx

复现了文献中的仿真信号实例，严格按照文献所述的方法进行代码分析，各个步骤的结果均可视化。（不包括复现轴承实验数据）

利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序，实现特征选择。 通过重要性排序图，选择重要的特征变量，以期实现数据降维的目的。 程序直接替换数据就可以用，程序内有注释，方便学习和使用。 程序语言为matlab。