基于dlib库的人脸关键部位的轮廓检测

一、图像形态学基本概念、二、基本运算、三、高级运算

一、PCA降维简单介绍、二、python中实现PCA降维函数的介绍、三、代码实现、四、PCA降维的优缺点

一、什么是随机森林、二、随机森林的主要特点、三、随机森林参数、四、案例的代码实现

一、轮廓的检测、二、轮廓的绘制、三、轮廓的近似

一、XGBoost 分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器代码使用示例

此模型训练的数据集是 torchvision 库中 datasets 数据包中的 MNIST 数据集MNIST 数据集中含有 70000 张由不同的人手写数字图像，其中60000张训练集，10000张是测试集每张图片都是灰度的，大小为28x28像素，且每张图片中的数字都是剧中的，以减少预处理和加块模型训练

一、什么是支持向量机（SVM）、二、示例：支持向量机（SVM）实现二分类问题

用两张指纹图片中的其中一张对其验证。

模板图像中数字的定位处理、身份证号码数字的定位处理、使用模板匹配，计算匹配得分，找到正确结果