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- 第 1 章 软件包的安装和介绍....................1 1.1 Python 简介......................................1 1.2 安装软件包......................................2 1.2.1 Python(x,y)..................................... 2 1.2.2 Enthought Python Distribution (EPD)............................................. 3 1.3 方便的开发工具..............................3 1.3.1 IPython........................................... 4 1.3.2 Spyder............................................ 8 1.3.3 Wing IDE 101..............................12 1.4 函数库介绍....................................13 1.4.1 数值计算库.................................13 1.4.2 符号计算库.................................14 1.4.3 界面设计.....................................14 1.4.4 绘图与可视化 .............................14 1.4.5 图像处理和计算机视觉..............15 第 2 章 NumPy——快速处理数据.......... 16 2.1 ndarray 对象...................................16 2.1.1 创建数组.....................................16 2.1.2 存取元素.....................................21 2.1.3 多维数组.....................................24 2.1.4 结构数组.....................................29 2.1.5 内存结构.....................................32 2.2 ufunc 运算......................................35 2.2.1 四则运算.....................................37 2.2.2 比较和布尔运算 .........................39 2.2.3 自定义 ufunc 函数 ......................40 2.2.4 广播.............................................42 2.2.5 ufunc 函数的方法.......................46 2.3 多维数组的下标存取....................48 2.3.1 下标对象.....................................48 2.3.2 整数数组作为下标.....................49 2.3.3 一个复杂的例子.........................51 2.3.4 布尔数组作为下标.....................53 2.4 庞大的函数库 ............................... 54 2.4.1 求和、平均值、方差.................54 2.4.2 最值和排序.................................55 2.4.3 多项式函数.................................57 2.4.4 分段函数.....................................60 2.4.5 统计函数.....................................62 2.5 线性代数 ....................................... 65 2.5.1 各种乘积运算.............................65 2.5.2 解线性方程组.............................67 2.6 掩码数组 ....................................... 69 2.7 文件存取 ....................................... 72 2.8 内存映射数组 ............................... 75 第 3 章 SciPy——数值计算库.................79 3.1 常数和特殊函数 ........................... 79 3.2 优化——optimize .......................... 81 3.2.1 最小二乘拟合.............................81 3.2.2 函数最小值.................................84 3.2.3 非线性方程组求解.....................86 3.3 插值——interpolate ....................... 88 3.3.1 B 样条曲线插值..........................88 3.3.2 外推和 Spline 拟合.....................90 3.3.3 二维插值.....................................91 3.4 数值积分——integrate .................. 93 3.4.1 球的体积.....................................93 3.4.2 解常微分方程组.........................95 3.5 信号处理——signal....................... 97 欢迎加入非盈利Python学习交流编程QQ群783462347,群里免费提供500+本Python书籍! VIII Python 科学计算 目 录 3.5.1 中值滤波.....................................97 3.5.2 滤波器设计.................................98 3.6 图像处理——ndimage .................100 3.6.1 膨胀和腐蚀...............................101 3.6.2 Hit 和 Miss.................................102 3.7 统计——stats................................105 3.7.1 连续和离散概率分布................105 3.7.2 二项、泊松、伽玛分布............108 3.8 嵌入 C 语言程序——weave ........112 第 4 章 SymPy——符号运算好帮手 .... 115 4.1 从例子开始..................................115 4.1.1 封面上的经典公式....................115 4.1.2 球体体积...................................117 4.2 数学表达式..................................119 4.2.1 符号...........................................119 4.2.2 数值...........................................121 4.2.3 运算符和函数 ...........................122 4.3 符号运算......................................125 4.3.1 表达式变换和化简....................125 4.3.2 方程...........................................128 4.3.3 微分...........................................129 4.3.4 微分方程...................................130 4.3.5 积分...........................................131 4.4 其他功能......................................133 4.4.1 平面几何...................................133 4.4.2 绘图...........................................135 第 5 章 matplotlib——绘制精美 的图表..................................... 139 5.1 快速绘图......................................139 5.1.1 使用 pyplot 模块绘图...............139 5.1.2 以面向对象方式绘图................142 5.1.3 配置属性...................................143 5.1.4 绘制多个子图 ...........................145 5.1.5 配置文件...................................147 5.1.6 在图表中显示中文....................149 5.2 Artist 对象 ................................... 152 5.2.1 Artist 对象的属性.....................154 5.2.2 Figure 容器................................155 5.2.3 Axes 容器..................................156 5.2.4 Axis 容器...................................159 5.2.5 Artist 对象的关系.....................163 5.3 坐标变换和注释 ......................... 164 5.3.1 4 种坐标系................................167 5.3.2 坐标变换的步骤.......................169 5.3.3 制作阴影效果...........................173 5.3.4 添加注释...................................174 5.4 绘图函数简介 ............................. 177 5.4.1 对数坐标图...............................177 5.4.2 极坐标图...................................178 5.4.3 柱状图.......................................179 5.4.4 散列图.......................................180 5.4.5 图像...........................................181 5.4.6 等值线图...................................184 5.4.7 三维绘图...................................187 第 6 章 Traits——为 Python 添加类型 定义.........................................190 6.1 开发背景 ..................................... 190 6.2 Trait 属性的功能......................... 192 6.3 Trait 类型对象............................. 196 6.4 Trait 的元数据............................. 198 6.5 预定义的 Trait 类型.................... 200 6.6 Property 属性............................... 204 6.7 Trait 属性监听............................. 206 6.8 Event 和 Button 属性.................. 210 6.9 Trait 属性的从属关系................. 211 6.10 动态添加 Trait 属性.................. 213 6.11 创建自己的 Trait 类型.............. 215 6.11.1 从 TraitType 继承.................215 6.11.2 使用 Trait()............................217 6.11.3 定义 TraitHandler 类.............219 欢迎加入非盈利Python学习交流编程QQ群783462347,群里免费提供500+本Python书籍! IX 目 录 第 7 章 TraitsUI——轻松制作用户 界面......................................... 221 7.1 默认界面......................................221 7.2 用 View 定义界面........................222 7.2.1 外部视图和内部视图................222 7.2.2 多模型视图...............................226 7.2.3 Group 对象................................228 7.2.4 配置视图...................................231 7.3 用 Handler 控制界面和模型 .......232 7.3.1 用 Handler 处理事件.................233 7.3.2 Controller 和 UIInfo 对象..........237 7.3.3 响应 Trait 属性的事件..............238 7.4 属性编辑器..................................240 7.4.1 编辑器演示程序 .......................241 7.4.2 对象编辑器...............................243 7.4.3 字符串列表编辑器....................248 7.4.4 对象列表编辑器 .......................250 7.5 菜单、工具条和状态栏..............252 7.6 设计自己的编辑器......................255 7.6.1 Trait 编辑器的工作原理...........255 7.6.2 制作 matplotlib 的编辑器.........259 7.6.3 CSV 数据绘图工具...................262 第 8 章 Chaco——交互式图表............. 264 8.1 面向脚本绘图..............................264 8.2 面向应用绘图..............................265 8.2.1 多条曲线...................................267 8.2.2 Plot 对象的结构........................271 8.2.3 编辑绘图属性 ...........................275 8.2.4 容器(Container).........................276 8.3 添加交互工具..............................279 8.3.1 平移和缩放...............................279 8.3.2 选取范围...................................282 8.3.3 选取数据点...............................284 8.3.4 套索工具...................................287 8.4 二次开发......................................289 8.4.1 用 Kiva 库在数组上绘图..........290 8.4.2 Enable 库的组件.......................292 8.4.3 设计圆形选择工具...................297 8.4.4 制作动画演示...........................301 第 9 章 TVTK——数据的三维可视化....303 9.1 流水线(Pipeline).......................... 304 9.1.1 显示圆锥...................................304 9.1.2 用 ivtk 观察流水线...................307 9.2 数据集(Dataset)........................... 313 9.2.1 ImageData..................................313 9.2.2 RectilinearGrid...........................318 9.2.3 StructuredGrid............................319 9.2.4 PolyData ....................................321 9.3 可视化实例 ................................. 324 9.3.1 切面...........................................325 9.3.2 等值面.......................................330 9.3.3 流线...........................................333 9.4 TVTK 的改进.............................. 337 9.4.1 TVTK 的基本用法....................338 9.4.2 Trait 属性...................................339 9.4.3 序列化(Pickling)........................339 9.4.4 集合迭代...................................340 9.4.5 数组操作...................................341 第 10 章 Mayavi——更方便的可视化....343 10.1 用 mlab 快速绘图 ..................... 343 10.1.1 点和线...................................343 10.1.2 Mayavi 的流水线..................345 10.1.3 二维图像的可视化...............348 10.1.4 网格面...................................352 10.1.5 修改和控制流水线...............356 10.1.6 标量场...................................358 10.1.7 矢量场...................................361 10.2 Mayavi 和 TVTK 之间 的关系....................................... 363 10.2.1 显示 TVTK 流水线..............363 10.2.2 两条流水线之间的关系.......365 欢迎加入非盈利Python学习交流编程QQ群783462347,群里免费提供500+本Python书籍! X Python 科学计算 目 录 10.3 Mayavi 应用程序.......................367 10.3.1 操作流水线...........................368 10.3.2 命令行和对象浏览器...........371 10.4 将 Mayavi 嵌入到界面中..........374 第 11 章 VPython——制作 3D 演示 动画 ...................................... 378 11.1 场景、物体和照相机................378 11.1.1 控制场景窗口.......................380 11.1.2 控制照相机...........................383 11.1.3 模型的属性...........................384 11.1.4 三维模型...............................387 11.2 制作动画演示............................390 11.2.1 简单动画...............................390 11.2.2 盒子中反弹的球...................391 11.3 与场景交互................................393 11.3.1 响应键盘事件.......................394 11.3.2 响应鼠标事件.......................394 11.4 用界面控制场景........................397 11.5 创建复杂模型............................400 11.5.1 faces()的用法........................400 11.5.2 读入模型数据.......................402 第 12 章 OpenCV——图像处理和计算机 视觉 ...................................... 408 12.1 存储图像数据的 Mat 对象........409 12.1.1 Mat 对象和 NumPy 数组.....410 12.1.2 像素点类型...........................414 12.1.3 其他数据类型.......................415 12.1.4 Vector 类型...........................417 12.1.5 在图像上绘图.......................418 12.2 图像处理....................................421 12.2.1 二维卷积...............................421 12.2.2 形态学运算...........................424 12.2.3 填充——floodFill..................426 12.2.4 去瑕疵——inpaint.................427 12.3 图像变换....................................428 12.3.1 几何变换...............................428 12.3.2 重映射——remap..................430 12.3.3 直方图统计...........................433 12.3.4 二维离散傅立叶变换...........437 12.4 图像识别 ................................... 440 12.4.1 用霍夫变换检测直线 和圆.......................................440 12.4.2 图像分割...............................444 12.4.3 用 SURF 进行特征匹配.......450 第 13 章 数据和文件 ............................453 13.1 声音的输入输出 ....................... 453 13.1.1 读写 WAV 文件...................453 13.1.2 用 pyAudio 播放和录音.......456 13.2 视频的输入输出 ....................... 459 13.2.1 读写视频文件.......................459 13.2.2 安装视频编码.......................464 13.3 读写 HDF5 文件....................... 465 13.4 读写 Excel 文件 ........................ 469 13.4.1 写 Excel 文件........................469 13.4.2 读 Excel 文件........................471 第 14 章 数字信号系统.........................473 14.1 FIR 和 IIR 滤波器..................... 473 14.2 FIR 滤波器设计........................ 477 14.2.1 用 firwin()设计滤波器..........479 14.2.2 用 remez()设计滤波器..........481 14.2.3 滤波器的级联.......................483 14.3 IIR 滤波器设计......................... 485 14.3.1 巴特沃斯低通滤波器...........485 14.3.2 双线性变换...........................487 14.3.3 滤波器的频带转换...............490 14.4 数字滤波器的频率响应 ........... 494 14.5 二次均衡滤波器设计工具 ....... 497 14.6 零相位滤波器 ........................... 500 14.7 重取样 ....................................... 501 欢迎加入非盈利Python学习交流编程QQ群783462347,群里免费提供500+本Python书籍! XI 目 录 第 15 章 频域信号处理........................ 505 15.1 FFT 演示程序............................505 15.1.1 FFT 知识复习.......................505 15.1.2 合成时域信号.......................509 15.1.3 三角波 FFT 演示程序..........511 15.2 观察信号的频谱........................512 15.2.1 窗函数...................................515 15.2.2 频谱平均...............................517 15.2.3 谱图.......................................519 15.3 卷积运算....................................522 15.3.1 快速卷积...............................522 15.3.2 分段运算...............................524 15.4 信号处理....................................526 15.4.1 基本框架...............................527 15.4.2 频域滤波器...........................528 15.4.3 频率变调处理.......................530 15.4.4 用谱图差减法降噪...............531 15.5 Hilbert 变换................................532 第 16 章 用 C 语言提高计算效率......... 537 16.1 用 ctypes 调用 DLL 库..............537 16.2 用 Weave 嵌入 C++程序...........541 16.2.1 Weave 的工作原理...............541 16.2.2 处理 NumPy 数组.................543 16.2.3 使用 blitz()提速.....................546 16.2.4 扩展模块...............................548 16.3 用 Cython 将 Python 编译 成 C............................................549 16.3.1 编译 Cython 程序.................549 16.3.2 提高计算效率.......................550 16.3.3 快速访问 NumPy 数组.........553 16.4 用 SWIG 创建扩展模块............555 16.4.1 SWIG 的调用方法 和实例 ..................................555 16.4.2 SWIG 基础............................558 16.4.3 SWIG 处理 NumPy 数组......566 第 17 章 自适应滤波器.........................571 17.1 自适应滤波器简介 ................... 571 17.1.1 系统识别...............................571 17.1.2 信号预测...............................572 17.1.3 信号均衡...............................572 17.2 NLMS 计算公式....................... 573 17.3 用 NumPy 实现 NLMS 算法.... 575 17.3.1 系统辨识模拟.......................577 17.3.2 信号均衡模拟.......................579 17.3.3 卷积逆运算...........................581 17.4 用 C 语言加速 NLMS 运算...... 583 17.4.1 用 SWIG 编写扩展模块.......583 17.4.2 用 Weave 嵌入 C++程序......586 第 18 章 单摆和双摆模拟.....................588 18.1 单摆模拟 ................................... 588 18.1.1 小角度时的摆动周期...........589 18.1.2 大角度时的摆动周期...........590 18.2 双摆模拟 ................................... 592 18.2.1 公式推导...............................592 18.2.2 微分方程的数值解...............595 18.2.3 动画演示...............................598 第 19 章 分形几何................................599 19.1 Mandelbrot 集合........................ 599 19.1.1 使用 NumPy 加速计算.........601 19.1.2 使用 Weave 加速计算..........603 19.1.3 连续的逃逸时间...................604 19.1.4 Mandelbrot 演示程序 ...........605 19.2 迭代函数系统(IFS)................... 606 19.2.1 二维仿射变换.......................610 19.2.2 迭代函数系统设计器...........610 19.3 L-System 分形........................... 613 19.4 分形山脉 ................................... 616 19.4.1 一维中点移位法...................616 19.4.2 二维中点移位法...................618 19.4.3 菱形方形算法.......................6195 2628浏览会员免费
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- 图像识别大小:4KB利用MATLAB程序实现了CT迭代重建中系统矩阵以及ART算法,其中系统矩阵是由长度加权因子组成,表示X射线穿过体素交线的长度。利用MATLAB程序实现了CT迭代重建中系统矩阵以及ART算法,其中系统矩阵是由长度加权因子组成,表示X射线穿过体素交线的长度。0 1011浏览会员免费
- 一种用于图像识别的算法:不变矩理论。根据图像自身特点,可以识别经过旋转,平移,缩放的图像。0 74浏览会员免费
- verilog大小:29MB图像识别中中值滤波的FPGA实现,里面有完整代码和测试结果图像识别中中值滤波的FPGA实现,里面有完整代码和测试结果0 283浏览会员免费
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- 本文提出了一种基于深度学习的安全带检测方法,尝试将近年来在图像检测方面有较好应用的深度学习方法来提高安全带检测的准确率。相比传统的安全带检测方法,深度学习的最大优势在于它可以自动的从样本数据中学习特征,最大限度的减少了人为的干预以及手工设计特征的复杂性。 本方法充分发挥深度学习端到端的特性,充分利用rcnn和yolo系列算法的优点,搭建深度学习中的卷积神经网络模型,并用卷积神经网络模型对样本图片进行训练得到用于安全带检测的模型,然后用该模型对待检测图片进行检测,判断出车辆司机是否佩带安全带。本文中利用Keras框架对整个训练和检测过程进行了实现,并对实验结果进行了分析,证明了该方法的有效性。1 771浏览会员免费
- 图像分析大小:2MB指纹图像分析,处理,二值化,比较,识别 图像分析指纹图像分析,处理,二值化,比较,识别 图像分析2 82浏览会员免费
- Canon大小:190MB佳能单反相机开发包(Canon digital camera SDK)3.9.0版本Canon EOS ED-SDK3.9.0。 09/25/2018 -Added support for the EOS R -Deleted the description of the older model out of support and deleted the following properties. kEdsPropID_ParameterSet kEdsPropID_ColorMatrix kEdsPropID_Sharpness kEdsPropID_ColorSaturation kEdsPropID_Contrast kEdsPropID_ColorTone kEdsPropID_PhotoEffect kEdsPropID_FilterEffect kEdsPropID_ToningEffect 03/01/2018 -Added support for the Camera EOS M100 。。佳能单反相机开发包(Canon digital camera SDK)3.9.0版本Canon EOS ED-SDK3.9.0。 09/25/2018 -Added support for the EOS R -Deleted the description of the older model out of support and deleted the following properties. kEdsPropID_ParameterSet kEdsPropID_ColorMatrix kEdsPropID_Sharpness kEdsPropID_ColorSaturation kEdsPropID_Contrast kEdsPropID_ColorTone kEdsPropID_PhotoEffect kEdsPropID_FilterEffect kEdsPropID_ToningEffect 03/01/2018 -Added support for the Camera EOS M100 。。5 697浏览会员免费
- 数字图像处理大小:14MB南京工程学院+数据科学与大数据技术+数字图像处理+整理复习南京工程学院+数据科学与大数据技术+数字图像处理+整理复习0 1327浏览会员免费
- 视频烟火自动检测系统的解决方案,比较详细的图像识别资料3 572浏览会员免费
- 图形图像源码大小:13MB源码用的图像识别库OpenCV,据说可以用于开发机器人视觉系统。用于桌面上图像识别也不错。由于是C++代码,所以只能封装成DLL供易语言调用。功能很多,但时间有限,只封装了两个功能。有兴趣可以自行封装。源码用的图像识别库OpenCV,据说可以用于开发机器人视觉系统。用于桌面上图像识别也不错。由于是C++代码,所以只能封装成DLL供易语言调用。功能很多,但时间有限,只封装了两个功能。有兴趣可以自行封装。0 1966浏览会员免费
- 运动目标的静态图像提供了比单一图像更丰富的信息,通过对多帧图像分析,可获得从单一图像中不可能得到的信息。运动目标的图像检测、识别和跟踪是在静态图像分析的基础上结合图像识别和图像检测、跟踪方法对图像序列中的目标进行检测-识别-跟踪的过程。 从视频中采取了120幅图像,对图像中的车辆进行检测、跟踪和检索,为了简便而不乏代表性,只选取了前30幅图进行处理。找出目标车辆,首先是对图像进行分割及形态学运算,重建图像矩阵,用不同的颜色标记出不同的车辆,可以方便的为下一步的目标跟踪和目标检索,最后将各任务程序整合为一个系统,编译出交互界面。0 333浏览会员免费
- 本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络,供大家参考,具体内容如下 我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络,由于其具有局部感受野等特性,让其与人眼识别图像具有相似性,因此被广泛应用于图像识别中,本人是研究机械故障诊断方面的,一般利用旋转机械的振动信号作为数据。 对一维信号,通常采取的方法有两种,第一,直接对其做一维卷积,第二,反映到时频图像上,这就变成了图像识别,此前一直都在利用keras搭建网络,最近学了pytroch搭建cnn的方法,进行一下代码的尝试。所用数据为经典的minist手写字体数据集 import torch im0 2564浏览会员免费
- 朋友需要一个工具,将图片中的文字提取出来。我帮他在网上找了一些OCR的应用,都不好用。所以准备自己研究,写一个Web APP供他使用。 OCR1,全称Optical character recognition,或者optical character reader,中文译名叫做光学文字识别。它是把图像文件中的手写文本,打印文本转换为机器编码文本的一种方法。 OCR技术广泛用于识别打印纸张中的文字数据 — 比如护照,支票,银行声明,收据,统计表单,邮件等。OCR的早期版本,需要对图片中的每个文字都进行训练,一次只能作用于一种字体。高级的版本增加了很大的识别率,可以同时识别现在很多流行的字体,支持不0 4055浏览会员免费
- 图像识别技术在国家安全、公安、交通、金融、工业化生产线、食品检测等诸多领域具有广泛的应用前景。现有的图像识别系统基本是面向计算机应用,其方案是:采用图像采集卡(或直接网络相机接入)、在PC机上运行图像处理算法来实现。但由于大部分图像识别系统要求数据量大、算法复杂、对实时性要求高,基于PC的应用系统不仅体积大、成本高、实时性能力差,而且有时不能满足特殊应用环境(例如印刷车间)的需求。1 3280浏览会员免费
- 遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。图像分割是图像处理技术的研究对象之一,它对于图像特征提取、图像识别等图像处理技术等有着重要意义。主要研究基于遗传算法的图像分割效果,采用Matlab 软件进行仿真实验,对不同图像分割算法的效果进行比较。0 630浏览免费
- 人脸识别大小:3KBLBP算法,返回直方图和特征点图像,支持Uniform PatternLBP算法,返回直方图和特征点图像,支持Uniform Pattern4 626浏览会员免费
- OpenCV;QT;嵌入式;车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。0 1096浏览会员免费
- 前面介绍了统计模式识别方法(决策论模式识别),总是先抽取和选择模式特征,用一个特征量来代表模式,然后进行识别,但在很多模式识别中,特别是图像识别,需要按物体的结构对物体进行识别,而且需要讨论物体各部分之间的相互关系,例如汉字、指纹、语音的识别。4 269浏览会员免费
- KCF大小:478MBMATLAB版本的KCF、DSST、fDSST、SAMF代码合集,顺带图片集 python版本的KCF、DSST算法代码合集,可以直接调用笔记本摄像头来运行,直接框选目标并显示跟踪框坐标,支持不暂停视频的情况下,框选目标,并且有python版本的对比三种算法的代码,即同时运行三种不同的算法,使用不同颜色的跟踪框表示,并计算跟踪效果。MATLAB版本的KCF、DSST、fDSST、SAMF代码合集,顺带图片集 python版本的KCF、DSST算法代码合集,可以直接调用笔记本摄像头来运行,直接框选目标并显示跟踪框坐标,支持不暂停视频的情况下,框选目标,并且有python版本的对比三种算法的代码,即同时运行三种不同的算法,使用不同颜色的跟踪框表示,并计算跟踪效果。0 775浏览会员免费
- c++大小:6MB基于https://blog.csdn.net/qq_41475842/article/details/103664123该文所述python版改编而成,C++版,内含8位编码的黑底白环图片(36张)基于https://blog.csdn.net/qq_41475842/article/details/103664123该文所述python版改编而成,C++版,内含8位编码的黑底白环图片(36张)5 885浏览¥ 5.90
- 图像识别K线形态论文, MIT论文4 945浏览会员免费
- 针对未来战场感知体系的自动化和智能化的需求,设计出了一种基于深度学习的战场红外目标检测系统。近年来随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用,因此将这项新技术应用于军事目标检测具有极强的现实意义。系统通过红外成像机芯采集红外图像,使用图像采集卡实时传输图像数据,最后在主机端利用深度卷积神经网络进行目标检测。以YOLOv3算法作为基础,以某款金属车辆模型为例,采集该型车辆的红外图像数据并制作相应的数据集,训练得到相应的检测内核。通过实验证明,检测速度可达在30 帧/秒以上,且在fps达到30的前提下平均识别精度达到70%以上,不仅具有很好的实时性、准确性,对各种环境变化具有较好的鲁棒性,验证了该系统的可行性和军事应用价值。0 1467浏览会员免费
- K210大小:2KBK210数据集采集脚本,通过按开发板上面的两个KEY进行照片的拍摄和图像类别的增加。K210数据集采集脚本,通过按开发板上面的两个KEY进行照片的拍摄和图像类别的增加。0 2253浏览会员免费
- 水下目标检测、识别和跟踪是具有重要意义的热点研究问题,在军事和民用领域都有重要的应用.鉴于此,对基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪原理、方法以及典型算法的研究进展进行全面阐述.首先论述基于声呐图像的水下目标检测、图像去噪、图像分割等方面的主要进展以及典型算法和算法扩展;然后对水下目标声呐图像识别中的特征提取、特征分类方法和主要技术难点进行讨论;最后阐述基于水声信号处理和声呐图像信息的水下目标跟踪方法和算法.通过对水下目标处理过程各个过程的深入讨论和对比分析,指出基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪中急需解决的关键科学问题及可能的解决思路,并对该领域的未来发展方向做进一步的展望.5 2124浏览¥ 9.90
- 本文介绍了采用遗传算法实现图像识别的原理以及遗传算法的操作方法,利用vc++编程实现了 该算法。通过与遍历式搜索算法的比较,体现了遗传算法的搜索速度快、计算量小的特点。3 227浏览会员免费
- 图像识别程序大小:811B图像识别程序图像识别程序适合初学者啊,可以去看啊看你啊图像识别程序图像识别程序适合初学者啊,可以去看啊看你啊3 76浏览会员免费
- 相关识别;大小:1MB介绍一种用M atlab 软件编程实现图像联合变换相关识别的方法。该方法利用M atlab 软件的科学计算功能和强大的绘图功能, 采用光学图像联合变换相关原理能快速实现图像的识别与筛选, 并得到运算结果的二维与三维图, 有利于实时图像判别, 为图像识别的光机电一体化和小型化提供了理论依据和实现手段。相关程序,并附相关文章介绍一种用M atlab 软件编程实现图像联合变换相关识别的方法。该方法利用M atlab 软件的科学计算功能和强大的绘图功能, 采用光学图像联合变换相关原理能快速实现图像的识别与筛选, 并得到运算结果的二维与三维图, 有利于实时图像判别, 为图像识别的光机电一体化和小型化提供了理论依据和实现手段。相关程序,并附相关文章5 215浏览免费
- 车牌识别大小:5MB本代码来源于《VC数字图像处理典型案例详解》,使用VS2008+OpenCV2.1开发。程序使用步骤: 1.首先单击载入图像菜单项(载入车辆图像),图像在images文件夹下面。 2.然后单击车牌定位与识别单项,依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。本代码来源于《VC数字图像处理典型案例详解》,使用VS2008+OpenCV2.1开发。程序使用步骤: 1.首先单击载入图像菜单项(载入车辆图像),图像在images文件夹下面。 2.然后单击车牌定位与识别单项,依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。4 77浏览会员免费
- ;python代码大小:2KB本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量猫狗图像,并且已知这些图像表示的是猫还是狗,以此作为训练样本集合,构建一个图像分类网络,使用该模型让计算机识别出测试样本集合中的动物,并将它分为猫类或者狗类,尽可能提高测试样本集合的准确率。本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量猫狗图像,并且已知这些图像表示的是猫还是狗,以此作为训练样本集合,构建一个图像分类网络,使用该模型让计算机识别出测试样本集合中的动物,并将它分为猫类或者狗类,尽可能提高测试样本集合的准确率。5 2351浏览免费
- 提出了一种利用图像深度学习解决无线电信号识别问题的技术思路。首先把无线电信号具象化为一张二维图片,将无线电信号识别问题转化为图像识别领域的目标检测问题;进而充分利用人工智能在图像识别领域的先进成果,提高无线电信号识别的智能化水平和复杂电磁环境下的识别能力。基于该思路,提出了一种基于图像深度学习的无线电信号识别算法——RadioImageDet 算法。实验结果表明,所提算法能有效识别无线电信号的波形类型和时/频坐标,在实地采集的12种、4 740个样本的数据集中,识别准确率达到86.04%,mAP值达到77.72,检测时间在中等配置的台式计算机上仅需33 ms,充分验证了所提思路的可行性和所提算法的有效性。0 1006浏览会员免费
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- pycharm大小:38MB此安装包用于指导pycharm 中安装opencv,内含.whl文件,并指导如何检测安装成功此安装包用于指导pycharm 中安装opencv,内含.whl文件,并指导如何检测安装成功5 1626浏览会员免费
- 针对深度学习中ResNet深度卷积神经网络与LeNet-5模型在图像识别、文字识别和语音识别等领域广泛应用,文中对两种模型的运行机理和方式进行了详细阐述,并对两者在实际应用中的表现进行了对比与分析。首先对两种模型的结构和设计分别进行了叙述,并指出了两种模型面对不同问题的优缺点,且为工程实践提供了指导。然后基于分析进一步对两种模型进行了重建和训练,以实现更优的性能。仿真结果表明,ResNet深度卷积神经网络相比LeNet-5模型在实际应用中具有更好的效果。0 1992浏览免费
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- opencv大小:30MB本文主要简述基于C++结合opencv做的一个机器视觉的标准软件,主要实现功能是工件的定位,在自动化生产线中做视觉检测,本次功能实现的有3中定位算法:形状匹配,灰度匹配,可旋转匹配,界面开发使用标准的QT框架,当然此项目精度是没法保证的,如果想保障精度应用到生产环境中,建议使用halcon,halcon也会在后续的文章中提到,此项目仅用于学习本文主要简述基于C++结合opencv做的一个机器视觉的标准软件,主要实现功能是工件的定位,在自动化生产线中做视觉检测,本次功能实现的有3中定位算法:形状匹配,灰度匹配,可旋转匹配,界面开发使用标准的QT框架,当然此项目精度是没法保证的,如果想保障精度应用到生产环境中,建议使用halcon,halcon也会在后续的文章中提到,此项目仅用于学习5 321浏览会员免费
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