# 机器视觉学习
1.图像预处理
2.分割
3.数学形态学
4.物体识别
5.图像理解
6.3D视觉
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机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件过滤和计算机视觉,在这些应用中,开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。
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机器视觉学习.zip (16个子文件)
content
.idea
vcs.xml 180B
misc.xml 195B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 278B
.gitignore 176B
MachineVision.iml 438B
README.md 107B
ObjectRecognition
faceSmileEyeDetection.py 2KB
Real-Time_Face_Recognition.py 1KB
data
Cascades
haarcascade_smile.xml 184KB
haarcascade_eye.xml 333KB
haarcascade_frontalface_default.xml 908KB
02_face_training.py 2KB
03_face_recognition.py 2KB
haarcascade_frontalface_default.xml 908KB
01_face_dataset.py 2KB
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生瓜蛋子
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