在传统计算机视觉场景中，颜色识别是目标检测和分割的重要手段之一。通过识别特定颜色的色块，可以在相对纯净的背景下快速定位目标区域。本实验提供了一个简单的色块识别案例，并将其封装为一个自定义函数 find_blobs，方便快速移植和使用。

1. 项目简介

1.1 色块识别的重要性

• 颜色特征提取：颜色是一种重要的视觉特征，尤其在背景较为单一的情况下，能够快速区分目标区域。

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Word(R) Inspired Rich Text编辑器

DevExpress VCL Rich Edit控件首次发布，此次新版本更新标志着正式发布了该控件，它包括以下新功能：

• 表格

C++中的主要问题之一是存在大量行为未定义或对程序员来说意外的构造。我们在使用静态分析器检查各种项目时经常会遇到这些问题。但正如我们所知，最佳做法是在编译阶段尽早检测错误。让我们来看看现代C++中的一些技术，这些技术不仅帮助编写简单明了的代码，还能使代码更加安全可靠。

光学字符识别(Optical Character Recognition)简称为“OCR”。ORC是指对包含文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的技术。

一般包括以下几个过程：

Today, the editor brings you an article. "Liu's Unwavering Commitment to Learning (22): List Comprehensions and Dictionary Comprehensions in Python"

1. sklearn简介

sklearn

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。

尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。

线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。

非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR很有用。在某些情况下，非线性降维也被称为流形学习。

摘 要： 为了克服非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端，提出一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法。首先建立结构控制函数，通过水平集曲率检测人脸图像的整体结构，并建立融合轮廓分布模型，得到融合分布图像。然后用小波增强融合分布图像，得到轮廓和整体结构增强的图像，在此基础上，用主成分分析(PCA)算法对上述增强图像进行特征提取。最后通过稀疏表示(SRC)判断测试图像所属的类。实验结果表明，在ORL数据库的基础上，与PCA识别算法、SRC识别算法以及PCA与SRC相结合(PCA & SRC)的识别算法相比，该算法在非约束条件下识别率最高，鲁棒性得到增强。

文章目录

• 1. 机器学习基本概念
• 2. sklearn机器学习库