m0_47419053的博客

这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。在"面向过程"的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。

Susan与Harris角点检测代码如下所示。Sobel与Canny边缘检测代码如下所示。调用susan角点检测算法的代码如下所示。图像转换成灰度图像的代码如下所示。显示正常中文的标签的代码如下所示。图像转换成灰度图像的代码如下所示。图像转换成灰度图像的代码如下所示。显示正常中文的标签的代码如下所示。Harris算子的代码如下所示。Sobel算子的代码如下所示。Canny算子的代码如下所示。Susan算子的代码如下所示。读取图像的代码如下所示。读取图像的代码如下所示。设置阈值的代码如下所示。

模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

(pytorch安装（模式识别与图像处理课程实验）教程。 打开cmd，创建torch虚拟环境。复制如下的命令通过pip命令安装pytorch，进入官网，测试安装是否成功进入pytorch官网，复制如下的命令，进行pytorch的安装激活创建的torch虚拟环境安装过程如下重新打开cmd，输入python，测试pytorch的安装结果

从运行结果可以看出，用Unet网络训练目标数据集，可以对数据集的道路目标实现准确的检测。从大量的数据集中进行测试，在CPU上运行，Unet网络测试数据用了将近10小时的训练时间。但是，得到的目标检测的结果是非常准确的。

1、 掌握了编写含颜色算子图像处理、Susan与Harris角点图像检测、sobel边缘算子图像检测的程序编写方法。2、 通过实验、对于边缘检测算子与角点检测算子有了进一步的掌握。