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一、knn分类器简介    在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是将在特征空间中最接近的训练样本进行分类的方法。【维基百科】    算法步骤：    1.第一步：求待测点到已知类别的数据集的距离      2.第二步：对距离进行排序（从小到大)     3.第三步：选择前面k个距离对应的点    4.第四步：统计各个类别的频数（频率）

一、python2.7.5和Opencv2.3.1配置安装python2.7.5  安装Opencv2.3.1之后，将Opencv2.3.1安装目录下的..\build\python\2.7下的cv2.pyd和cv.py直接复制到x:\Python27\Lib\site-packages中即可，这样就可以使用python调用opencv了二、实例程序显示图像#coding:

关于卡尔曼滤波的理论这里不打算讲了，就是那个5个基本的公式， 这里直接给出公式公式1： X(k|k-1) = AX(k-1 | k-1) + BU(k) + W(k)公式2：P(k|k-1) = AP(k-1|k-1)A' + Q(k)公式3：X(k|k)    = X(k|k-1) + Kg(k)[Z(k) - HX(k|k-1)        公式4：Kg(k)    = P(

一、python安装1. 根据你的机型下载python。2.对应windows用户可以下载一个pythonwin。3.然后安装就可以用了。二、numpy，scipy，matplotlib安装根据个人需要我需要安装numpy、scipy以及matplotlib。1.下载numpy。2.下载scipy。3.下载matplotlib。但是在安装了matplotlib是发现

一、粒子滤波介绍粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。二、算法实现python版本，一个简明的粒子滤波实例[3]# -*- coding=utf-8 -*-# 直接运行代码可以看到跟踪效果# 红色的小点代表粒子位置# 蓝色的大点表示跟踪的结果# 白色的方框表示要跟踪的目标

1.python的类型与操作