图像处理与机器学习实验室项目文档

1. 安装指南

环境准备

• Node.js环境：确保您的系统中已安装Node.js。
• npm：Node.js的包管理器，用于安装项目依赖。

安装步骤

1. 克隆项目到本地目录：

   git clone https://github.com/your-username/image-processing-ml-labs.git
   

2. 切换到项目目录：

   cd image-processing-ml-labs
   

3. 安装项目依赖：

   npm install
   

2. 项目使用说明

本项目是一个集成了多种图像处理和机器学习算法的实验室项目，可以在Web浏览器或Node环境中运行。项目包含了以下功能：

• 快速傅里叶变换 (1D/2D-FFT)
• 立体匹配 (Stereo Matching)
• 泊松图像编辑 (Poisson Image Editing)
• 线段检测器 (Line Segment Detector)
• 角点检测 (Corner Detection)
• 鱼眼变换 (Fish-Eye Transform)
• 图像处理滤波器 (Image Processing Filters)
• 图像直方图计算 (Image Histogram Calculation)
• 图像特征提取 (Image Feature Extraction)
• 决策树学习 (Decision Tree Learning)
• K-Means++ 聚类 (K-Means++ Clustering)
• 逻辑回归 (Logistic Regression)
• 自适应权重向量正则化 (AROW)
• 软置信加权学习 (SCW)
• 梯度提升决策树 (GBDT)
• 神经网络 (Denoising Autoencoders)
• t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
• 3D形状绘制 (Mobius Strip, Klein Bottle, Heart Surface 等)
• WebGL示例
• ONNX Runtime for Web (ORT Web)

3. 项目API使用文档

项目API使用文档请参考项目GitHub的Wiki页面，其中详细描述了各个模块和函数的使用方法。

4. 项目安装方式

项目可以通过以下两种方式进行安装：

通过npm安装

在命令行中执行以下命令：

npm install image-processing-ml-labs

手动安装

1. 下载项目源代码。
2. 将项目源代码复制到您的项目中。
3. 在您的项目中引入相应的模块。

请注意，手动安装可能需要您手动处理项目依赖。

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本文档旨在帮助用户安装和使用图像处理与机器学习实验室项目，如果您在使用过程中遇到任何问题，请随时查阅项目Wiki页面或通过GitHub提出问题。