模板匹配是计算机视觉中的一种常用技术，用于在一幅图像中查找与给定模板图像最相似的部分。它在目标检测、图像识别等领域有着广泛的应用。本文将介绍模板匹配的基本原理，并通过一个实际的代码示例，展示如何使用OpenCV实现模板匹配。本文介绍了模板匹配的基本原理，并通过一个实际的代码示例展示了如何使用OpenCV实现模板匹配。通过旋转模板图像和使用不同颜色的矩形框，我们可以实现多角度模板匹配，并直观地展示匹

np.rot90(img,-1)后面的参数为-1时事顺时针旋转，为1时是逆时针旋转。

在图像处理中，图像金字塔是一种多尺度表示方法，通过对图像进行上采样和下采样，可以生成一系列不同分辨率的图像。这种技术广泛应用于图像缩放、图像融合、目标检测等领域。本文将介绍上采样和下采样的基本原理，并通过一个实际的代码示例，展示如何使用OpenCV实现图像的上下采样。下采样（Downsampling）：将图像的分辨率降低，生成更小的图像。上采样（Upsampling）：将图像的分辨率提高，生成更大

Python 是一门解释型、面向对象以及动态数据类型的高级程序设计语言，语法简洁，非常适合初学者解释型： Python 代码在运行时没有了编译这个环节，类似于 PHP 语言面向对象 : Python 支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术动态数据类型： Python 中没有对变量类型进行限制，代码非常灵活适合初学者： Python 语法简洁明了，从设计上降低代码复杂程度，支持领域非常广泛，如

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型， Ollama极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM的过程，使得用户能够快速地在本地运行大型语言模型。

贝叶斯算法起源于18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出的贝叶斯定理，经过几个世纪的发展，逐渐成为统计学和机器学习中的重要工具。其核心原理是基于条件概率，通过先验知识和新观测数据相结合，计算后验概率，从而实现对事件概率的动态更新。常见的贝叶斯算法包括朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络、贝叶斯优化和贝叶斯滤波等。朴素贝叶斯分类器广泛应用于文本分类和垃圾邮件过滤；贝叶斯网络用于建模变

决策树是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更纯的子集，构建树状结构来进行决策。每个内部节点表示一个特征或属性的测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别（分类任务）或一个值（回归任务）。决策树通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。

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SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique，合成少数类过采样技术）通过生成新的少数类样本来平衡数据集，从而改善模型在少数类上的表现。混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具，它展示了模型预测结果与真实标签之间的对比情况，特别适用于二分类和多分类问题。如果数据集不平衡，准确率可能不是一个可靠的指标，应结合其他指标（如精确率、召回率、F1 分数）进行评估

通过对一张2000*1000像素写满0-9手写数字的图片进行处理。分割出训练集和测试集使用KNN算法进行训练并且预测测试集的标签。数据集是一张2000*1000像素的图片，有50行100列手写数字，其中每个手写数字占20*20的像素。将图片对半分割，左侧50列作为训练集，右侧50列作为测试集。当模型建立好后也可以自己传入手写数字图片进行预测。KNN算法是机器学习的入门算法，所以对初学者来说能够熟练