软件概述： Boom 3D是适用于Windows和Mac系统的音效增强软件。作为一款三维音效软件，凭借其独特的技术和卓越的表现力，成为了市场上的佼佼者。它的操作界面简洁明了，用户可以轻松地进行各种音效调节和设置。同时，它还支持多种音频格式和设备，无论是耳机、音箱还是车载音响，都能够轻松实现三维音效的播放。（资源软件为免费PJ版） 主要功能： 1.3D环绕音效 2.系统宽频均衡器 3.提升音量 4.音频预设 5.音效调整 Boom 3D内置迷你音频播放器，具有简单的拖放功能，轻松添加音乐。它支持mp3，m4a，alas，ogg，diff，caf和wav等音频格式。

Dolby&HDR10+ Video

TS、VOB、WEBM（VP9）、WMV

MPG、MPEG、MKV、MOV、MP4

3GP、FLV、ASF、AVI、H263H264H265、M2TS

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mp4，3gp，asf，avi等

音视频合并，将音频和视频合并到一起 请勿转载！！！

ffmpeg

Captura是依赖于另一个开源免费的多媒体程序框架FFmpeg，所以需要事先安装好FFmpeg才能录屏，否则无法运行

本书是关于FFmpeg的全面介绍，包括其功能、结构、编码、解码、复用、解复用、流媒体传输等方面的详细说明。FFmpeg是一个开源的多媒体框架，能够处理几乎所有格式的音频和视频文件。 FFmpeg基础：FFmpeg包含多个模块，如libavformat（媒体格式处理）、libavcodec（编解码器）、libavdevice（设备处理）、libavfilter（音视频过滤）、libswscale（图像缩放）、libpostproc（后期处理）等。 数据结构：介绍了FFmpeg中的关键数据结构，如AVFormatContext、AVStream、AVCodecContext、AVPacket、AVIOContext等，这些结构体用于描述多媒体文件、媒体流、编解码器上下文、数据包和I/O操作。 时间信息：讨论了时间戳（PTS/DTS）的概念和获取方法，以及它们在音视频同步中的重要性。 API使用：描述了FFmpeg提供的API，包括读取、编码、解码、写入等系列函数。 视频基础：介绍了视频的基本概念，如像素格式、色彩空间、编解码器等。 ...

QMC转MP3

KGM转MP3或者FLAC

ncm转MP3 简单拖动即可实现

亲测可用

高质量录屏软件，使用方便快捷，内涵使用手册

通过opengl实现火焰特效，包含源码和makefile，可以直接通过minGW等编译器编译运行。在win10电脑运行成功。 注意：某些电脑的CPU集成显卡可能不支持部分opengl的API，建议运行时设置优先使用英伟达的GPU显卡。

Qt+opencv4.3+contirb4.3，人脸识别，实现了人脸的检测，收集人脸数据，人脸图片 进行处理，模型训练，人脸检测和识别

FFmpeg 是一个强大的、跨平台的开源多媒体处理工具，它可以处理视频、音频和其他多媒体文件及流。FFmpeg 常用于视频和音频的转换、剪辑、合并、流媒体等多种任务。它支持非常广泛的格式和编码器，因此在多媒体处理领域被广泛使用。以下是 FFmpeg 的主要功能和特点介绍： 1. 多格式支持 FFmpeg 支持多种音视频格式和编码器，包括但不限于： 视频格式：MP4、AVI、MOV、MKV、FLV、WebM 等。 音频格式：MP3、AAC、WAV、FLAC、OGG 等。 编码器/解码器：H.264、H.265 (HEVC)、VP9、AV1、MPEG-4 等。 这使得 FFmpeg 可以用于几乎所有类型的音视频文件处理和转换。 2. 转换功能 FFmpeg 最常见的使用场景是音视频文件的格式转换。例如，可以将一个 MP4 文件转换为 AVI，或将一个 WAV 文件转换为 MP3

ffmpeg-7.0.2-full-build最新稳定版

在MATLAB中，可以使用imerode和imdilate函数来实现图像的腐蚀和膨胀操作。 腐蚀操作可以通过以下代码实现： img = imread('image.png'); % 读取图像 se = strel('disk', 5); % 创建一个结构元素，这里使用一个半径为5的圆盘 eroded_img = imerode(img, se); % 对图像进行腐蚀操作 膨胀操作可以通过以下代码实现： img = imread('image.png'); % 读取图像 se = strel('disk', 5); % 创建一个结构元素，这里使用一个半径为5的圆盘 dilated_img = imdilate(img, se); % 对图像进行膨胀操作 在这里，我们创建了一个半径为5的圆盘结构元素，然后使用imerode函数对图像进行腐蚀操作，并使用imdilate函数对图像进行膨胀操作。请注意，图像的路径和名称需要根据实际情况进行相应修改。

MATLAB是一种数字图像处理系统，它提供了丰富的函数和工具，用于处理和分析数字图像。MATLAB的图像处理功能包括图像的读取、显示和保存，图像的增强和滤波，图像的分割和目标检测，图像的特征提取和匹配等。 MATLAB提供了许多与图像处理相关的工具箱，如图像处理工具箱、计算机视觉工具箱和图像分析工具箱。这些工具箱提供了一系列函数和算法，用于处理不同类型的图像，如灰度图像、彩色图像、二值图像等。 MATLAB中的图像处理函数可以用于各种应用，如医学图像处理、遥感图像处理、机器视觉等。用户可以使用MATLAB编写自己的图像处理算法，也可以使用现有的函数和工具进行快速的图像处理和分析。 除了图像处理功能，MATLAB还提供了丰富的可视化工具和编程环境，可以方便地展示和分析处理后的图像数据。用户可以使用MATLAB进行图像的可视化、统计分析、机器学习等操作，实现更复杂的图像处理任务。 总之，MATLAB是一个强大的数字图像处理系统，提供了丰富的函数和工具，用于处理和分析不同类型的数字图像。它是许多科研、工程和教育领域中常用的图像处理工具之一。

深度图像处理在工业的应用

MATLAB数字图像处理系统是一个用于处理和分析数字图像的工具。它提供了一系列的函数和工具箱，可以进行图像的去噪、滤波、增强、分割、特征提取等操作。MATLAB数字图像处理系统具有以下特点： 1. 强大的计算能力：MATLAB具有高效的图像处理算法和函数，在处理大型图像数据时表现出色。 2. 灵活的编程环境：MATLAB提供了用于图像处理的编程环境，方便用户进行自定义算法和工作流程的开发。 3. 可视化和交互性：MATLAB提供了丰富的可视化和交互性工具，能够帮助用户直观地查看和调整图像处理结果。 4. 多种数据格式支持：MATLAB可以处理各种常见的图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等。 5. 结合其他工具箱：MATLAB的数字图像处理系统可以与其他工具箱（如统计工具箱、机器学习工具箱）结合使用，进一步扩展其功能。 总的来说，MATLAB数字图像处理系统是一个功能强大、灵活可扩展的数字图像处理工具，被广泛应用于科学研究、工程设计和图像处理等领域。

MATLAB是一款强大的数学软件，可以进行图像处理和模式识别。但是，识别身份证号码并不是MATLAB的常规功能之一。如果您想在MATLAB中识别身份证号码，银行卡号码，校园卡号码，车牌号码，您需要使用一些图像处理和机器学习的算法来实现。 首先，您需要收集一些带有身份证号码的图像样本，然后使用MATLAB的图像处理工具箱来对图像进行预处理，例如去噪、裁剪和调整大小。 接下来，您可以使用MATLAB的机器学习工具箱来训练一个身份证号码识别模型。您可以使用支持向量机（SVM）或深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN）来训练模型。 一旦模型被训练好了，您就可以使用MATLAB来加载和使用模型来对新的身份证图像进行识别了。根据模型的复杂程度和准确度要求，您可能需要进行一些调整和改进。 总的来说，使用MATLAB进行身份证号码识别是一项复杂的任务，需要一定的图像处理和机器学习知识。如果您对此感兴趣，可以深入学习MATLAB的相关工具箱，并研究相关的算法和方法。

MATLAB可以用于人体行为识别，以下是一些常见的方法和技术： 1. 特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术，从视频序列中提取出人体的关键特征。常见的特征包括身体姿势、动作轨迹、动作速度等。 2. 分类算法：使用机器学习和模式识别算法，将提取的特征与预先定义的行为类别进行匹配。常见的算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。 3. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种特殊的神经网络，适用于处理序列数据，如视频序列。可以使用RNN来学习和预测人体行为模式。 4. 深度学习：利用深度神经网络和卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，可以更准确地进行人体行为识别。深度学习模型可以自动学习和提取特征，能够处理更复杂和多样化的行为。 5. 实时识别：使用MATLAB的图像处理和计算能力，结合硬件加速技术（如GPU加速），可以实现实时的人体行为识别，并在实时系统中应用，如监控系统、健康状况分析等。 以上方法可以在MATLAB上进行开发和实现，利用MATLAB提供的丰富的工具箱和函数库，可以快速构建和训练人体行为识别模型，并进行实时的行为识别和分析。

MATLAB提供了一些功能和工具，可以用于开发运动汽车跟踪系统。以下是一个简单的步骤示例，演示如何使用MATLAB实现一个基本的运动汽车跟踪系统。 步骤1：收集数据 首先，需要收集汽车的运动数据。可以使用传感器（如加速度计、陀螺仪）或车辆控制模块（如车载电脑）收集数据。收集的数据应包括汽车的位置、速度、加速度等信息。 步骤2：数据预处理 收集到的数据可能包含噪音和不完整的信息。因此，需要对数据进行预处理，以减少噪音并填充缺失的数据。预处理步骤可以包括滤波、插值等。 步骤3：运动分析 使用收集到的数据进行运动分析。根据汽车的位置、速度和加速度信息，可以计算汽车的运动特征，如加速度曲线、速度曲线等。 步骤4：跟踪算法 根据运动分析的结果，可以设计跟踪算法来跟踪汽车的运动。跟踪算法可以使用卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。MATLAB提供了一些函数和工具箱，可以帮助实现这些滤波算法。 步骤5：显示和可视化 最后，使用MATLAB的图形界面和绘图功能，可以显示和可视化跟踪结果。可以使用MATLAB的图形函数绘制汽车的轨迹、速度曲线等。还可以使用MATLAB的GUI工具，创建一个交互式界面，

在MATLAB中进行口罩识别可以通过以下步骤： 1. 数据准备：收集一组带有口罩和不带口罩的图像数据集。这些图像应该包括正面人脸的图片，并且标记出是否戴口罩。 2. 特征提取：使用计算机视觉的技术来提取图像的特征。可能的特征包括人脸的关键点位置、面部纹理等。 3. 模型训练：使用收集到的数据集训练一个分类模型。可能的模型包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。 4. 模型评估：使用另外一组测试数据来评估模型的准确性和性能。可以使用混淆矩阵、精确度和召回率等指标。 5. 预测：使用训练好的模型来进行口罩识别预测。对新的图像进行特征提取，并使用模型分类器来预测是否戴口罩。 在MATLAB中可以使用计算机视觉工具箱和深度学习工具箱来实现上述步骤。

在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱来处理车牌。以下是一个简单的车牌处理的示例代码： ```matlab % 1. 读取图像 img = imread('car_plate.jpg'); imshow(img); % 2. 图像预处理 grayImg = rgb2gray(img); % 转为灰度图像 filteredImg = medfilt2(grayImg, [3 3]); % 中值滤波 binImg = imbinarize(filteredImg, 'adaptive'); % 自适应二值化 imshow(binImg); % 3. 车牌区域检测 labeledImg = bwlabel(binImg); % 连通区域标记 stats = regionprops(labeledImg, 'Area', 'BoundingBox'); % 计算连通区域属性 % 4. 选取车牌区域 areas = [stats.Area]; [maxArea, maxIdx] = max(areas); % 找到最大连通区域 boundingBox = stats(maxIdx).B

在MATLAB中实现机械臂的仿真可以使用Robotic System Toolbox来进行。Robotic System Toolbox包含许多工具和函数，可以实现机械臂的建模、控制和仿真。 首先，需要定义机械臂的模型。可以使用robotics.RigidBodyTree类来创建机械臂的刚体树结构。通过添加关节和刚体可以构建机械臂的结构。可以使用函数robotics.RigidBody来创建刚体，并使用函数robotics.Joint来创建关节。 接下来，可以使用robotics.RigidBodyTree类中的函数来定义机械臂的初始状态。可以设置每个关节的初始位置和速度。 然后，可以使用robotics.RigidBodyTree类中的函数来进行机械臂的运动控制。可以使用函数robotics.InverseKinematics来实现逆运动学，根据目标位置和姿态来求解关节角度。可以使用函数robotics.CartesianTrajectory来生成机械臂的轨迹，指定起始和目标位置以及运动时间。 最后，可以使用robotics.RigidBodyTree类中的函数来进行机械臂的仿真。可以使用函数robotics.Rate来指定仿真的频率，然后使用循环来更新机械臂的状态和控制输入，实现机械臂的运动。 以下是一个基本的机械臂仿真的示例代码： ```matlab % 创建机械臂模型 robot = robotics.RigidBodyTree; % 添加机械臂的关节和刚体 % 设置机械臂的初始状态 % 运动控制 % 仿真循环 % 绘制机械臂的运动轨迹 ``` 在实际的机械臂仿真中，可能还需要考虑机械臂的动力学、碰撞检测和路径规划等问题。可以使用Robotic System Toolbox中的其他工具和函数来处理这些问题。

MATLAB汉字检测系统是一种基于MATLAB编程平台的汉字检测和识别系统。它的主要功能是对输入的图像进行处理和分析，从中提取出汉字，并进行检测和识别。 系统的工作流程如下： 1. 图像预处理：对输入的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、滤波等操作，以便后续的处理和分析。 2. 汉字提取：通过图像处理和分析算法，从预处理后的图像中提取出汉字区域。这一步通常涉及到边缘检测、连通域分析等技术。 3. 汉字检测：对提取出的汉字区域进行检测，判断其是否为真正的汉字。这一步可以利用机器学习算法，根据已知的汉字样本进行分类和判断。 4. 汉字识别：对检测出的汉字进行识别，将其转化为文字信息。这一步可以利用模式识别和机器学习的方法，建立汉字的特征模型，并通过匹配和分类的方式进行识别。 MATLAB汉字检测系统可以应用于多个领域，如文字识别、图像处理、自动化等。它可以帮助用户快速准确地检测和识别汉字，提高工作效率和准确性。

MATLAB草莓检测系统是一个基于MATLAB环境的图像处理系统，用于自动检测和识别草莓图像中的草莓对象。该系统可以实现草莓的定位、分割、特征提取和分类等功能。 系统的主要流程如下： 1. 图像预处理：对输入的草莓图像进行预处理，包括去噪、增强和图像修复等操作，以提高后续处理的准确性。 2. 草莓定位：使用图像处理技术，如阈值分割、边缘检测和形态学操作等，定位草莓在图像中的位置。 3. 草莓分割：根据草莓的特征，如颜色、形状和纹理等，将草莓从图像中分割出来，生成草莓的二值图像。 4. 特征提取：从草莓的二值图像中提取草莓的特征，如尺寸、形状、颜色直方图等，以描述草莓的特性。 5. 分类识别：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或深度学习方法，对提取的草莓特征进行分类识别，判断草莓是否合格或是否存在病虫害等问题。 6. 结果显示：将检测结果以图像或文字形式显示出来，可以标注出检测到的草莓位置，或输出检测到的草莓的数量和质量评估等信息。 MATLAB草莓检测系统可以应用于农业领域，用于草莓产量的统计、质量控制和病虫害的监测等。同时，该系统也可以扩展到其他水果和蔬菜的检测和识别中。

MATLAB车牌识别系统是基于MATLAB平台的一种车牌识别技术。它主要包括车牌识别的图像处理和模式识别两个部分。 在图像处理方面，系统首先对输入的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、噪声去除等操作。然后，系统利用形态学处理和边缘检测等技术将车牌从图像中分割出来。接下来，对分割出来的车牌进行字符分割，将每个字符单独提取出来。 在模式识别方面，系统使用机器学习算法训练一个字符识别模型。训练集是一组已标记的字符图像，通过提取字符的特征并将其与字符标签相关联来训练模型。然后，系统使用训练好的模型对每个提取的字符进行识别，得到最终的车牌号码。 MATLAB车牌识别系统可以用于交通管理、智能停车场、车辆追踪等场景，具有快速、准确的优点。它可以根据实际需求进行定制和扩展，适应不同的应用场景。

MATLAB车型识别系统是一个基于MATLAB平台搭建的车辆识别系统，通过分析车辆图像或视频，识别车辆的品牌、型号或类别。 实现MATLAB车型识别系统的一般步骤如下： 1. 数据采集：收集一定数量的车辆图像或视频数据作为训练集和测试集。 2. 数据预处理：对采集到的图像或视频进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作，以提高后续车辆识别的准确性。 3. 特征提取：使用特征提取算法从预处理后的图像或视频中提取有代表性的特征，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。 4. 特征选择：利用特征选择算法选择最具有区分性的特征，以提高车辆识别的准确性。 5. 分类模型训练：使用机器学习或深度学习算法，根据训练集的特征和标签，训练一个车辆分类模型。 6. 车辆识别：对新的车辆图像或视频，先进行预处理和特征提取，然后利用训练好的分类模型进行车辆识别，输出识别结果。 需要注意的是，MATLAB车型识别系统的性能和准确性还受到诸多因素的影响，如图像质量、光照条件、角度变化等。因此，为了提高车型识别系统的可靠性，可能需要结合其他技术或方法，例如目标跟踪、多视角融合等。

MATLAB车牌识别系统是基于MATLAB平台的一种车牌识别技术。它主要包括车牌识别的图像处理和模式识别两个部分。 在图像处理方面，系统首先对输入的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、噪声去除等操作。然后，系统利用形态学处理和边缘检测等技术将车牌从图像中分割出来。接下来，对分割出来的车牌进行字符分割，将每个字符单独提取出来。 在模式识别方面，系统使用机器学习算法训练一个字符识别模型。训练集是一组已标记的字符图像，通过提取字符的特征并将其与字符标签相关联来训练模型。然后，系统使用训练好的模型对每个提取的字符进行识别，得到最终的车牌号码。 MATLAB车牌识别系统可以用于交通管理、智能停车场、车辆追踪等场景，具有快速、准确的优点。它可以根据实际需求进行定制和扩展，适应不同的应用场景。

MATLAB车牌识别系统是基于MATLAB平台的一种车牌识别技术。它主要包括车牌识别的图像处理和模式识别两个部分。 在图像处理方面，系统首先对输入的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、噪声去除等操作。然后，系统利用形态学处理和边缘检测等技术将车牌从图像中分割出来。接下来，对分割出来的车牌进行字符分割，将每个字符单独提取出来。 在模式识别方面，系统使用机器学习算法训练一个字符识别模型。训练集是一组已标记的字符图像，通过提取字符的特征并将其与字符标签相关联来训练模型。然后，系统使用训练好的模型对每个提取的字符进行识别，得到最终的车牌号码。 MATLAB车牌识别系统可以用于交通管理、智能停车场、车辆追踪等场景，具有快速、准确的优点。它可以根据实际需求进行定制和扩展，适应不同的应用场景。

MATLAB车牌识别系统是基于MATLAB平台的一种车牌识别技术。它主要包括车牌识别的图像处理和模式识别两个部分。 在图像处理方面，系统首先对输入的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、噪声去除等操作。然后，系统利用形态学处理和边缘检测等技术将车牌从图像中分割出来。接下来，对分割出来的车牌进行字符分割，将每个字符单独提取出来。 在模式识别方面，系统使用机器学习算法训练一个字符识别模型。训练集是一组已标记的字符图像，通过提取字符的特征并将其与字符标签相关联来训练模型。然后，系统使用训练好的模型对每个提取的字符进行识别，得到最终的车牌号码。 MATLAB车牌识别系统可以用于交通管理、智能停车场、车辆追踪等场景，具有快速、准确的优点。它可以根据实际需求进行定制和扩展，适应不同的应用场景。

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关于迷宫求解的方法很多，大多是利用遍历、搜索之类的算法，不易理解 本文提供了迷宫求解的新思路，利用传统数字图像的方法求解迷宫。 首先利用骨架抽取得到可以行走的线路，这里方法很多、细化啊、距离变换啊、骨架抽取啊等等都可以。然后根据邻域法对不是正确线路的道路进行删除，最后得到正确的迷宫求解线路 代码经过测试可以完美找到迷宫线路，不需要安装多余环境，仅仅需要cv和numpy头文件即可

### **IP摄像头：轻松将你的手机变成网络摄像头** 在现代科技环境下，视频监控和远程查看成为了日常生活和工作中的重要需求。然而，许多人可能不愿意额外投资购买专门的网络摄像头。幸运的是，借助IP摄像头应用，你可以轻松将智能手机转变为一个高效的网络摄像头，实现高质量的视频监控和远程查看。 **IP摄像头应用（IP Webcam）**是一个强大的安卓应用，旨在将手机摄像头的功能转变为网络摄像头，方便用户进行实时视频监控、远程视频查看等操作。以下是该应用的核心功能和优势： #### **核心功能** 1. **实时视频流**：IP摄像头应用可以将手机摄像头捕捉到的视频实时传输到网络上。用户可以通过网页浏览器、VLC播放器或其他兼容的媒体播放器查看视频流。这使得监控和远程查看变得非常便捷，只需通过一个URL链接即可实现。 2. **多种视频格式**：应用支持多种视频格式，包括MJPEG和H.264。MJPEG格式适合对图像质量要求不高但需要较低延迟的应用，而H.264则提供更高的图像质量和压缩效率，适合需要高清晰度视频流的场景。 3. **运动检测**：内置的运动检测功能可以监

该资源含有如下内容： 1、面试常考题 2、零基础常见问题汇总以及知识点汇总 3、图像处理、数字识别、移动目标、FPGA搭建神经网络等项目

自己辛辛苦苦做了好久的数据集，白白删了太可惜了。这个是happy和sad的，我始终认为像是标签这种，区分度很差的项目不适合用yolo，反正我这个的效率挺差劲的。

功能十分强大的一款免费视频转换器

DP1.4官方协议+机翻

录屏软件

FFmpeg 是一个自由且开源的多媒体处理工具集，它可以用于处理视频、音频和其他多媒体文件及流。FFmpeg 提供了丰富的功能，可以进行格式转换、视频和音频编码、解码、剪辑、合并、滤镜处理等操作。它是许多视频和音频处理项目的基础，例如 VLC、HandBrake、YouTube 等。优秀视频处理库如opencv在处理特定格式视频的时候，需要ffmpeg的相关动态链接库，文件中除了有动态依赖库之外还有相关的文档说明，适合视频处理研究工作者使用。

代码包括8个分支功能的实现： token=0；读取raw文件（NV12格式），转rgb，输出jpg图像。 token=1；读取jpg文件，remap操作，输出jpg图像。 token=2；读取jpg文件，resize操作，输出jpg图像。 token=3；读取jpg文件，crop操作，输出jpg图像。 token=4；读取raw文件（NV12格式），转rgb+remap操作，输出jpg图像。 token=5；读取raw文件（NV12格式），转rgb+resize操作，输出jpg图像。 token=6；读取raw文件（NV12格式），转rgb+remap+resize操作，输出jpg图像。 token=7；读取raw文件（NV12格式），转rgb+remap+crop操作，输出jpg图像。 其中： scale_w、scale_h为缩放因子。 s_x，s_y为裁剪起始坐标。 new_w，new_h为输出图像大小。

可以提取bd视频到 mkv 、ts等格式，兼容性好，画质一流

基于matlab-光流法的目标追踪及区域框定源码+高分项目.7z 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。 经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业的参考资料。

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本项目是《Matlab实践》中图像处理软件题目，本项目实现的具体内容如下 - 基于Matlab设计GUI交互界面 - 图像的读取，保存 - 图像的调节包括亮度、对比度、美颜、锐化、色温 - 图像尺寸调节 - 图像直方图统计、直方图均衡以及修复过度曝光 - 图像的边框特效和添加蚊子 - 图像截图和拍照 个人经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。

【解压后将.cache文件夹放在OpenCV源代码目录opencv-4.10.0下即可】 包含的功能包： ade： v0.1.2d.zip data： face_landmark_model.dat ffmpeg： ffmpeg_version.cmake opencv_videoio_ffmpeg.dll opencv_videoio_ffmpeg_64.dll ippicv： ippicv_2021.11.0_win_intel64_20240201_general.zip nvidia_optical_flow： edb50da3cf849840d680249aa6dbef248ebce2ca.zip wechat_qrcode： detect.prototxt sr.prototxt detect.caffemodel sr.caffemodel xfeatures2d： boostdesc vgg

【仅供参考，我也不确定这种在别的硬件环境下编译的OpenCV，另一台电脑是否可用】 自行编译的OpenCV，基于OpenCV4.10.0，相比于原始版，开启了CUDA（cudacodec、NVCUVENC、NVCUVID除外，好像现在不支持了，勾选了配置会失败）、TBB、OpenGL、OpenMP、Fast_Math、CUDA_Fast_Math、Non-free、opencv_world；关闭了JAVA相关的模块、SETUPVARS、所有的Test。 Release和Debug都编译了。 CUDA版本：12.0.0 cuDNN版本：8.9.7.29

基于小波变换的图像融合算法的原理主要可以分为以下几个步骤： 图像预处理和配准： 在进行小波变换之前，首先对原始图像进行预处理，以去除噪声和干扰，增强图像的质量。 图像配准是为了将不同视角或者不同传感器采集的图像进行对齐，使得它们在空间位置上保持一致，为后续的融合处理提供准确的输入。 小波分解： 将处理过的图像分别进行小波分解，得到低频和高频分量。这些分量分别代表了图像的不同频段信息，能够反映图像的局部特征。 小波分解是一种多尺度分解的方法，能够捕捉到图像的局部特征。在小波分解中，常用的小波函数有haar小波、db小波和sym小波等，选择不同的小波函数会对分解结果产生一定影响。 融合规则的选择： 对低频和高频分量采用不同的融合规则进行融合处理。 对于低频分量，通常采用加权平均的方法进行融合，即根据不同子图像的权重对像素进行加权平均，从而得到融合后的低频分量。 对于高频分量，由于其包含了图像的细节信息，常常采用基于像素级别的局部信息融合方法，如选择像素值较大的子图像中的对应像素值作为融合后的像素值。 小波逆变换： 经过低频和高频分量的融合处理之后，需要进行小波逆变换，将融合后的小波系数恢

包含常见的图像分割算法，如 基于 一阶导数，二阶导数的图象分割算法，基于阈值分割的图像算法，基于直方图谷底法的图像分割算法。

包含常见的图像增强算法，比如 非线性增强，伪彩色增强，直方图规定化，直方图均衡化，频域增强等算法

软件环境 python3.0以上， pytorch 1.3.1， torchvision 0.4.1, Pillow 7.1.2, pandas 1.0.3 data目录：上证指数的csv文件 model目录：模型保存文件 dataset.py : 数据加载及预处理类，数据标准化、划分训练集及测试集等 evaluate.py : 预测 LSTMModel.py : 定义LSTM模型 parsermy.py : 常用参数 train.py：模型训练 运行方法： 直接运行train.py开始模型训练 直接运行evaluate.py开始模型预测

opencv之HAAR与LBP级联分类器 识别特征的权重文件，主要是人脸特征：眼睛、正脸、微笑、上半身等。

支持内嵌浏览器音视频播放，替换同名库文件