LoG-BP技术结合了拉普拉斯高斯算子与反向传播神经网络，专为图像处理及模式识别领域设计。它在边缘检测、特征提取等方面展现出卓越性能，广泛应用于计算机视觉、医学影像分析等领域。通过深入学习LoG-BP算法原理及其应用案例，工程师们能够有效提升自身在信号处理与人工智能交叉领域的专业技能。本页面汇集了1472个精选资源，包括教程、代码示例等，是您掌握这一前沿技术的理想起点。
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P...
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👤 Late_Li
可以用C++语言开发各种神经网络：BP，RBF，HOP~…………，使用前请看看说明文档，然后建立一个自己的项目文件，只要能明白作者的思路就能很方便地进行各种神经网络的设计，本人现在就在一个系统中使用它，目前这个开发包的版本已进入0.7了，但功能差不多，本人认为0.5这个版本用着也很方便，所以把他发来...
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👤 小儒尼尼奥
基于机器视觉的嘴巴状态检测方法：利用BP神经网络...
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👤 wendy15
编写的BP算法的软件模拟 在Turbo c++3.0环境下编译通过...
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👤 fnhhs
很容易确定该 BP 网络的输入为 64维。当数字数据混入噪声时，可以看作是对 0、1 数据进行简单的。比如说，要加入 7%的噪声，那就可以对 4 个 0或者 1 进行反转。反转哪一个，这里是随机的。...
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👤 youlongjian0
