基于Caltech数据集的图像分类，Caltech101包含101个目标类+背景类，每种类别大约40到800个图像，训练集总计7999图像。本次试题需要图片为输入，通过课程学习的分类方法（支持向量机、深度神经网络、卷积神经网络等）从中识别该图像属于哪一个类别。

计算机视觉（北京邮电大学版）学习笔记，期末预习

2023年高级机器学习期末资料

目录项目一：认识数据标注项目二：图像标注的学习1.基本命令提示符2.Anaconda软件的安装3.labelme软件的安装直接到Anaconda的命令提示框里面！4.Labelme软件命令和常用的图像数据集5.图像分类6.目标检测标注7.语义分割标注8.实例分割9.全景分割标注10.视频标注11车道线和交通标识标注12人体骨骼关键点标注13Labelme批量命令和可视化项目三：语音标注项目四：文本

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答：通过频域高通滤波法除去其低频分量从而对图像进行锐化的原理和过程：对于一幅图像，它的边缘、细节、跳跃部分以及噪声都代表图像的高频分量，而大面积的背景区和缓慢变化部分则代表图像的低频分量，用频域高通滤波法除去其低频分量，保留图像的高频成分，从而使图像细节部分突出。把输入的图像块，经过处理后的输出的图像块写出来。高频加强是针对高通滤波后的图像整体偏暗，因此通过提高图像的平均灰度，使得图像的视觉可辨性

计算机视觉（北京邮电大学版）学习笔记，期末预习

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分享一些关于蓝桥杯python组的一些小tips和基础算法

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