二值图像的基本形态学运算，包括腐蚀、膨胀、开运算以及闭运算，经典应用包括击中击不中变换、边界提取和跟踪、区域填充、细化和像素化、提取连通分量等。在我的研究课题中经常用到这些基础的图像处理算法。4. 图像分割图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域划分开来，这些区域是互不相交的，每个区域满足灰度、纹理、彩色等特征的某种相似性准则。
图像分割是图像的分析过程中最重要的步骤之一，分割出的区域可以作为后续特征提取的目标对象。主要包括的方法有边缘检测、阈值分割、边界跟踪、区域生长。区域分离和聚合等，这其中有很多的经典图像处理算法，例如canny边缘检测、拉普拉斯边缘检测算法、OTSU大津法阈值分割、区域生长算法等等。5. 特征提取算法特征提取就是从图像中提取有用的数据或信息，得到图像的“非图像”的表示或描述，如数值、向量、符号等，而提取出来的这些“非图像”的表示或描述就是特征。
图像特征有好多种，比如基本的统计特征（周长、面积、均值等区域描述子）、直方图和灰度共现矩阵等纹理特征、亮度、色彩、边缘等等。图像特征提取有很多经典的算法，比如PCA算法、LDA算法、LBP特征、灰度共生矩阵算法、SIFT特征算法、HOG特征算法以及现在最前沿的神经网络算法等等。6. 机器学习经典算法另外，机器学习中最经典的算法有决策树、随机森林算法、逻辑回归算法、SVM算法、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost 算法、神经网络算法、马尔可夫算法等。
目前文本分类算法常用的有哪些呢？
文本分类算法主要有朴素贝叶斯分类算法、支持向量机分类算法、KNN算法和决策树算法。朴素贝叶斯分类算法主要是利用文本中词的特征项和类别的组合概率来估算文本属于哪个类别的概率。支持向量机分类算分主要是采用特征提取技术把文本信息转换为词向量，然后用词向量与训练好的类别数据进行相似度计算。KNN算法是在训练集中找到离它最近的k个文本，并根据这些文本的分类来预测待分类文本属于哪一个类别。
双色球简单的算法有几种方法？怎么算？
双色球算法？曾经我也以为这个是有规律的。不过现实就是：按比例中奖，没有必然联系的规律。如果你细细观察，你会发现：每期双色球的中奖金额都是双色球奖池的一部分而已。而且中奖金额的大小也是根据奖金池金额的大小而定的。中奖金额一般在奖金池金额的30%左右波动。这也就是说：每期双色球，彩票官方稳赚70%奖金池的金额。
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