使用步骤 1.安装labelme，使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令，打开labelme软件，对图片进行标记，具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water，并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名，之后使用matlab运行main.m文件，稍等片刻，即可看到训练过程，训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址： 文件中包含两个测试样例，image1和image2，分别是单通道的遥感水体图像，分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像，分辨率为500333.

通过在50张英文名片图像的实验来分别验证本文所提方法的正确性，说 明了基于半阈值的粘连字符方法具有高达95．32％的分割正确率，比投影法提高了 近十个百分点；与基于二值化的字符特征相比，基于半阈值化的字符特征具有一 定的鲁棒性；遗传优化的BP神经网络比一般的BP神经网络具有较快的收敛性和 较高的识别率；最后，本文在NokiaN95上实现了一个原型识别系统，系统的图片 拒识率只有6．25％，字符识别正确率达97．35％。

本实例是基于.Net 4.5的图片颜色像素的识别的桌面应用程序，用户自定义上传相应的图片来实现图片的像素分类统计

摘要：软件定义网络（software defined networking,SDN）是一种新型网络创新架构，其分离了控制平面与转发平面，使得网络管理更为灵活。借助SDN控制与转发分离的思想，在SDN基础上引入一个集中式安全中心，在数据平面设备上采集数据，用于对网络流量进行分析，通过熵值计算和分类算法判断异常流量行为。对于检测到的网络异常情况，安全中心通过与SDN控制器的接口通告SDN控制器上的安全处理模块，进行流表策略的下发，进而缓解网络异常行为。通过本系统可以在不影响SDN控制器性能的情况下，快速检测网络中的异常行为，并通过SDN下发流表策略对恶意攻击用户进行限制，同时对SDN控制器进行保护。

效果不错，值得下载，VMD分解优化参数。

内容概要：这里写了一个demo,描述了Flutter开发过程中路由跳转的传值方式，记录下，希望能够帮到那些准备使用Flutter开发软件的开发者。 适合人群：准备刚入行的新手小白或者有经验的大神做个备份

基于贝叶斯的图像阈值分割，希望对大家有用

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法 实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测 转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的 量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟 踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比， 该算法能在不提高运算量 的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约 20%

c代码-写一个函数,计算字符串 s中最大连续相同的字符个数。例如，若s 为"aaabbbb",则返回值为4；若s为"abcde"，则返回值为1。int max_same_char( char* s)

这个程序可以将彩色图片进行灰度处理以及二值化处理操作，同时可保存二值化处理后的图像