Faro Focus3D三维激光扫描系统操作流程说明

Faro Focus3D三维激光扫描系统操作流程说明，主要是 focus 3d产品的操作说明，有需要的可以下载

VisualC++数字图像获取处理及实践应用配套光盘

内容介绍 本书全面系统地讨论了数字图像处理的理论、设计及应用。全书由自成体系而又互有联系的12章组成，分别讨论了位图及图像类的概念、图像获取、图像增强、图像复原、正交变换、压缩编码、图像配准、运动检测、特征提取、图像分割及识别的相关知识，基本涵概了从图像获取到图像处理的各个领域，并结合Microsoft公司面向对象的可视化集成编程系统Visual C++，给出了相应的算法和完整的源代码。 本书在介绍了数字图像处理基础知识的同时，加入了该领域一些较新的研究成果，内容丰富新颖、实用性强，适合希望运用Visual C++进行数字图像处理 作者简介 姓名：杨枝灵著 作者简介： 作品：《VisualC++数字图像获取处理及实践应用(附光盘)》 目录 第1章 绪论　1 1.1 模式和模式识别的概念　1 1.2 模式空间、特征空间和类型空间　2 1.3 模式识别系统的构成　3 1.3.1 信息获取　3 1.3.2 预处理　4 1.3.3 特征提取和选择　4 1.3.4 分类决策　4 1.4 物体的结构表示　4 1.5 图片识别问题　5 1.6 关于本书的内容安排和程序　5 第2章 模式识别中的基本决策方法　6 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策　6 2.2 分类器设计　9 2.2.1 多类情况　10 2.2.2 两类情况　11 2.3 关于分类器的错误率　11 2.4 关于贝叶斯决策一些讨论　11 2.5 线性判别函数的基本概念　12 2.6 设计线性分类器的主要步骤　13 2.7 fisher线性判别　13 2.8 解决多类问题决策树　15 2.8.1 决策树的基本概念　16 2.8.2 决策树设计的基本考虑　16 第3章 常用的模型和算法介绍　17 3.1 人工神经网络的发展简史　17 3.2 人工神经元　18 3.2.1 神经元模型　18 3.2.2 几种常用的作用函数　19 3.3 人工神经网络构成　22 3.3.1 基本模型　22 3.3.2 前向网络　22 3.4 人工神经网络的学习规则　23 3.4.1 hebb学习规则　23 3.4.2 δ学习规则　23 3.5 bp神经网络　24 3.5.1 bp网络模型　24 3.5.2 输入输出关系　24 3.5.3 网络学习训练　24 3.5.4 bp网络的设计问题　25 3.5.5 bp网络的限制与不足　27 3.5.6 bp算法的改进　27 3.6 bp算法的c语言实现及使用方法　29 3.7 用bp网络解决异或问题　40 3.8 标量量化　43 3.8.1 基本概念　43 3.8.2 均匀量化　44 3.8.3 非均匀量化　45 3.9 矢量量化　46 3.9.1 基本原理　46 3.9.2 失真测度　48 3.9.3 设计码本　48 3.10 矢量量化算法的c语言实现　50 3.11 hmm基本思想　58 3.11.1 markov链　

visual C++数字图像获取、处理及实践应用

内容介绍 本书全面系统地讨论了数字图像处理的理论、设计及应用。全书由自成体系而又互有联系的12章组成，分别讨论了位图及图像类的概念、图像获取、图像增强、图像复原、正交变换、压缩编码、图像配准、运动检测、特征提取、图像分割及识别的相关知识，基本涵概了从图像获取到图像处理的各个领域，并结合Microsoft公司面向对象的可视化集成编程系统Visual C++，给出了相应的算法和完整的源代码。 本书在介绍了数字图像处理基础知识的同时，加入了该领域一些较新的研究成果，内容丰富新颖、实用性强，适合希望运用Visual C++进行数字图像处理 作者简介 姓名：杨枝灵著 作者简介： 作品：《VisualC++数字图像获取处理及实践应用(附光盘)》 目录 第1章 绪论　1 1.1 模式和模式识别的概念　1 1.2 模式空间、特征空间和类型空间　2 1.3 模式识别系统的构成　3 1.3.1 信息获取　3 1.3.2 预处理　4 1.3.3 特征提取和选择　4 1.3.4 分类决策　4 1.4 物体的结构表示　4 1.5 图片识别问题　5 1.6 关于本书的内容安排和程序　5 第2章 模式识别中的基本决策方法　6 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策　6 2.2 分类器设计　9 2.2.1 多类情况　10 2.2.2 两类情况　11 2.3 关于分类器的错误率　11 2.4 关于贝叶斯决策一些讨论　11 2.5 线性判别函数的基本概念　12 2.6 设计线性分类器的主要步骤　13 2.7 fisher线性判别　13 2.8 解决多类问题决策树　15 2.8.1 决策树的基本概念　16 2.8.2 决策树设计的基本考虑　16 第3章 常用的模型和算法介绍　17 3.1 人工神经网络的发展简史　17 3.2 人工神经元　18 3.2.1 神经元模型　18 3.2.2 几种常用的作用函数　19 3.3 人工神经网络构成　22 3.3.1 基本模型　22 3.3.2 前向网络　22 3.4 人工神经网络的学习规则　23 3.4.1 hebb学习规则　23 3.4.2 δ学习规则　23 3.5 bp神经网络　24 3.5.1 bp网络模型　24 3.5.2 输入输出关系　24 3.5.3 网络学习训练　24 3.5.4 bp网络的设计问题　25 3.5.5 bp网络的限制与不足　27 3.5.6 bp算法的改进　27 3.6 bp算法的c语言实现及使用方法　29 3.7 用bp网络解决异或问题　40 3.8 标量量化　43 3.8.1 基本概念　43 3.8.2 均匀量化　44 3.8.3 非均匀量化　45 3.9 矢量量化　46 3.9.1 基本原理　46 3.9.2 失真测度　48 3.9.3 设计码本　48 3.10 矢量量化算法的c语言实现　50 3.11 hmm基本思想　58 3.11.1 markov链　

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