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sauvola
- The implemented Sauvola method uses integral images for fast computation of the threshold function. The Sauvola method is described in: J. Sauvola and M. Pietikainen, Adaptive document image binarization, Pattern Recognition 33, 2000. - ht
ReadMe-KMSpico-Portable
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- Complete set content, basic hyperspectral image processing, Use Chaos and fractal analysis routines, Since writing the curvature calculation function.
正泰SGS报告
- 检录，失了通过检测则知道该电流方案的俩元，以及用的数量参宿电流等 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。(DF K,JHFDUYY .klim .kihun ,kl-gifo)
CAD计算插件
- xas.lsp 使用说明 hzh:坐标标注，标高标注等 数字高度 参数需初始化。 bgth:标高替换，用于纵断面5线谱.在UCS下，点取标高点，选取数字，用标高替换该数. bz:坐标标注；文字方向任意 bz1:坐标标注；文字方向水平 bz2:坐标标注；文字方向水平，且标注线定长定角度。 bg:标高标注； bgmm:标高标注mm； cx:批处理加粗线； dc:选取任意arc,line,pline,将其线条加粗，与第1条线等粗. dg:修改n个字体与样本字体等高， zx:字型匹
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骨关节炎自动分级系统
- 骨关节炎的自动分级系统，可以根据KL标准实现骨关节的自动分级。(Automatic grading system for osteoarthritis)
4fab7b56a46f4
- 根据现有的程序，对两幅图像分别进行二维小波变换，分别对变换后得到的水平，垂直以及对角细节子带的小波系数进行直方图统计，然后用广义高斯函数去近似三个直方图，分别得到尺度参数和形状参数，求出对应图像的KL距离。(According to the existing programs, the two images respectively, two-dimensional wavelet transform respectively to levels after transformation, ve
数控电源
- 数控电源0-65V,0-500A,大功率可调电源，0V起调，0A起调(FGJHGJHIYUKJK,MNvcghfhygujlkjkl;kl;l;'dftfgsdhgvjbnm,)
编程器 341
- 审核人员审核完成后才能开通下载，超过一液晶显示器维修(fvsdgfnbkhgm,.kl.kjljkljkljk)
KAverageClassification
- 对图像进行K均值计算分类，代码比较简洁，效率也不错(The K mean value calculation of several channel images.The code is simple, and the efficiency is good.)
Homework_Dataset
- 信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。(Information entropy is the uncertainty of random variables or the whole system. The greater the entropy, the greater the uncertai
Class_4_Code
- 信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 相对熵=交叉熵-信息熵：(Information entropy is the uncertainty of random variables or the whole system. The greater the entropy, the gr
Class_5_Code
- 信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。相对熵=交叉熵-信息熵：(Information entropy is the uncertainty of random variables or the whole system. The greater the entropy, the greater
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