说明： KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。
说明：理想质点外弹道计算。需要输入的参数包含弹丸初速，质量，发射角，阻力系数。假设前提是空气阻力恒定。希望对相关领域的有所帮助
说明：这些文件有
说明：这个matlab代码 根据2012年hong的An Improved Reversible Data Hiding in Encrypted Images Using Side Match这篇算法编写而成，
说明：程序先使用骨架提取函数对二维图片当中的骨架进行提取，提取完后，因为本身二维图像的区域属于对称区域，两边的区域存在中心位置，通过寻找骨架抽取后的轮廓中心来得出中心，并进行来连线，得出连线的中心。