目录一、决策树的概念二、熵和信息增益三、ID3算法1、算法简介2、数据收集数据加载计算给定数据的香农熵根据某一特征划分数据集选择最佳属性划分数据集创建并递归遍历该棵树存储树并且加载添加主函数运行代码运行结果总结：C4.5算法信息增益率C4.5算法优点C4.5算法实现基尼指数基尼指数定义：基尼指数实例基尼指数的代码实现一、决策树的概念顾名思义，决策树就是一棵树，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部结

图像分类：通过图像内容的不同将图像划分为不同的类别，基于内容的图像分类技术不需要对图像的语义信息进行人工标注，而是通过计算机提取图像中所包含的特征，并对特征进行处理和分析，得出分类结果。常用的图像特征有 图像颜色、纹理、灰度等信息。而图像分类过程中，提取的特征要求不容易受随机因素干扰，特征的有效提取可提高图像分类的精度。特征提取完成后，选择合适的算法创建图像类型与视觉特征之间的关联度，对图像进行类

文章目录一、基本原理1.1 图像拼接的几何原理1.2 直线,圆，复杂曲线方程拟合1.3 RANSAC算法1.4 APAP算法1.5 寻找最佳拼接缝（Seam Finding）1.5.1 最大流问题1.5.2 最大流问题的增广链算法1.5.3 最大流最小割定理二、 图像拼接具体实现2.1 代码2.2 运行结果一、基本原理将两幅或多幅具有重叠区域的图像，通过特征匹配将具有相同的特征点（SIFT特征点）

文章目录一、基本原理1.1 图像拼接的几何原理1.2 直线,圆，复杂曲线方程拟合1.3 RANSAC算法1.4 APAP算法1.5 寻找最佳拼接缝（Seam Finding）1.5.1 最大流问题1.5.2 最大流问题的增广链算法1.5.3 最大流最小割定理二、 图像拼接具体实现2.1 代码2.2 运行结果一、基本原理将两幅或多幅具有重叠区域的图像，通过特征匹配将具有相同的特征点（SIFT特征点）

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目录1.opencv的安装2.图像基础处理2.1、直方图2.2、高斯滤波2.3、直方图均衡化1.opencv的安装win+R打开命令提示符窗口，输入如下代码：pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-pythonpip install opencv-contrib-python -i h

今天在学习MybatisPlus遇到了好多坑，总结两个常见坑学习使用lombok包的时候，在import lombok.AllArgsConstructor带参数构造等情况下，出现如下报错解决办法：打开File----》setting，找到如下图如果运行，再出现Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin

当我们在idea中导入一个sringboot项目后，idea无法加载我们的maven依赖，导致程序报错解决办法在我们项目的pom.xml中添加镜像（阿里）<repositories><repository><id>alimaven</id><name>aliyun maven</name><url>http://m