搜索资源列表
svm
- 基于hog特征的svm的图像分类识别，matlab程序(Image classification and recognition based on hog-svm)
SVM做图片处理
- 使用SVM算法对CIFAR-10图片数据集进行分类，包括模型的训练，测试和参数的调优(Using SVM algorithm to classify CIFAR-10 image data sets, including model training, testing and parameter tuning)
googlenet运行实例
- 利用googlenet实现图像分类，是googlenet的一个应用实例，只要在网上下载googlenet模型，将其放到对应文件夹中即可运行。绝对保证可以运行(Using Google eNet to classify images is an application example of Google enet. Just download the Google eNet model and put it in the corresponding folder to run. Absolutel
CNN_HSIC-master
- CNN高光谱图像分类，包含1D，2D,3D(CNN hyperspectral image classification)
贝叶斯人脸识别
- Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master,项目包括使用贝叶斯分类器的字符识别，基于GMM的图像分割，使用PCA的人脸识别和具有径向基函数的多类SVM分类器(Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-master)
fruit-recognition-master
- 运用了OpenCV、C++、水果识别、Qt界面、颜色识别、边缘检测、图像处理 ，能够实现对不同种类水果进行识别分类。(Using OpenCV, C++, fruit recognition, Qt interface, color recognition, edge detection, and image processing, it is possible to identify and classify different types of fruits.)
DeepLearningImageClassificationExample
- 这是一个标准的深度学习图像分类和目标跟踪的matlab程序，效果好，运行平台为matlab2017b.(This is a standard in-depth learning image classification and target tracking matlab program, good results, running platform for matlab 2017b.)
tensorflow-vgg16-train-and-test-master
- vgg深度学习，图像识别，用于图像的分类，在python上运行(vgg deep learning, image recognition, used for image classification, running on Python)
基于SVM的光学字符识别
- OCR光学字符识别是将纸上的文字扫描成数据集，然后对数据集进行分类，最终自动识别字符的技术。(OCR optical character recognition is a technology that scans text on paper into data sets, then classifies the data sets, and finally automatically recognizes characters.)
代码
- 图像配准的过程中两种或两种以上的图像重叠了在不同的同一个场景倍,从不同的观点和/或不同传感器。这两images-the区域的几何参考和感觉到图像。目前图像之间的差异,介绍了因不同成像条件。图像配准的一个决定性的步骤所有图像分析任务在最后的信息结合了各种各样的数据能源,如在图像融合、变化检测和多通道形象得到恢复。通常,必须注册在多光谱遥感分类、环境监测,变化检测图像拼接、天气预报、创造超分辨率图像、整合信息到地理信息系统(GIS)),结合医学计算机断层扫描(CT)、核磁共振数据获得更完善的信息,如
MATLAB
- 实现遥感图像地物分类，利用了BP神经网络，结果清晰功能强大(Realization of Ground Object Classification in Remote Sensing Images)
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
ha
- cloude分解之后，对sar图像进行Ha分类，并带有颜色表(H/a classification of sar images with color table)
SVM
- SVM分类用于高光谱遥感图像分类、预测....................(SVM classification for classification and prediction of hyperspectral remote sensing images)
SVM算法
- SVM算法的线性分类，图像分类单幅遥感图像特征提取分类(Linear classification of SVM algorithm, image classification, feature extraction and classification of single remote sensing image)
支持向量机matlab
- 支持向量机 MATLAB 源代码 图像分类(Support Vector Machine MatLAB Source Code Image Classification)
BP神经网络
- BP神经网络，matlab程序编写，有原始数据，可用于遥感图像分类，并且对遥感图像的土地利用类型进行预测。(BP neural network, matlab programming, with original data, can be used for remote sensing image classification, and remote sensing image land use type prediction.)
matlab
- 卷积神经网络源文件 源文件 用于图像分类 内涵数据集 与多个核函数
LBP算法实现图像的纹理分类
- LBP局部直方图 图像纹理分类 程序完整可执行(LBP local histogram image texture classification program is complete and executable)
115157718fruitvegtablerecognition_knn
- 基于KNN算法对多种水果和蔬菜图像进行分类识别，识别率较高(Based on KNN algorithm, a variety of fruit and vegetable images are classified and recognized with high recognition rate)