- 图像识别大小:7MB好不好用,自己看代码,,,视频监控图像报警的朋友应该有用好不好用,自己看代码,,,视频监控图像报警的朋友应该有用4 808浏览会员免费
- ZIP大小:145KB包含两套车牌字符模板,一套图片大小为20*40,另一套为14*22。包含两套车牌字符模板,一套图片大小为20*40,另一套为14*22。5 983浏览会员免费
- 图像识别大小:12MBSTM32及openmv识别追踪小车源码,个别代码可能需要微调,整体功能比如串口通信,接收处理、PID、语音识别等,有比较没这么灵敏的PID,但是也可以使用!整体功能可以使用!STM32及openmv识别追踪小车源码,个别代码可能需要微调,整体功能比如串口通信,接收处理、PID、语音识别等,有比较没这么灵敏的PID,但是也可以使用!整体功能可以使用!1 7050浏览会员免费
- 条形码大小:59KB找了好久才找到的一个通过图像识别条形码的例子,能识别CODE39,只要稍做扩展就可以识别其它的条码,如EAN-13,EAN-8找了好久才找到的一个通过图像识别条形码的例子,能识别CODE39,只要稍做扩展就可以识别其它的条码,如EAN-13,EAN-84 613浏览会员免费
- 图像处理大小:135MB本书详细阐述图像模型、图像几何学、模式识别与神经网络、图像理解与计算机视觉等基础知识,也给出视觉、光与色、波动光学、辐射传递理论、数学形态学、模糊理论等关联知识,同时结合图像处理领域的最新发展现状,全面论述图像重建、图像变换、图像识别、图像分析等相关理论和具体算法,并就图像特殊效果处理、图形绘制、序列图像处理、文档图像解析、三维图像处理等热点专题进行了系统剖析。本书详细阐述图像模型、图像几何学、模式识别与神经网络、图像理解与计算机视觉等基础知识,也给出视觉、光与色、波动光学、辐射传递理论、数学形态学、模糊理论等关联知识,同时结合图像处理领域的最新发展现状,全面论述图像重建、图像变换、图像识别、图像分析等相关理论和具体算法,并就图像特殊效果处理、图形绘制、序列图像处理、文档图像解析、三维图像处理等热点专题进行了系统剖析。5 870浏览会员免费
- openmv大小:490KBstm32h743,最新的openmv4代,带原理图pcb图,全开源项目,可打板使用,用python做一些简单图像识别功能stm32h743,最新的openmv4代,带原理图pcb图,全开源项目,可打板使用,用python做一些简单图像识别功能0 1737浏览会员免费
- 深度学习大小:12MB再思考计算机视觉的Inception结构 Rethinking the inception architecture for computer vision (2016) 作者C. Szegedy et al. 摘要:对于多种任务来说,卷及网络处于最先进的计算机视觉解决方案的核心。自2014年以来,超深度卷积网络开始成为主流,在各种benchmark中产生了巨大的收获。虽然对大多数任务来说,增加的模型大小和计算成本往往转化为直接增益(只要提供足够的标记数据用于训练),计算效率和低参数计数仍然是各种用例的有利因素,例如移动视觉和大数据场景。在这里,我们将探讨通过适当的因式分解卷积和积极正则化的方式,尽可能有效地利用增加的算力来扩大网络规模。我们在ILSVRC 2012分类挑战验证集上的benchmark了我们的方法,展示了相对于现有技术的实质性增益:每次推理使用50亿multiply-adds的计算成本及使用少于2500万个参数,每单帧错位率为21.2%top-1和5.6%top-5。综合使用4种模型和multi-crop 评估的综合,我们在验证集上报告3.5%的top-5错误和17.3%的top-1错误,以及正式测试集上3.6%的top-5 错误。 Inception-v4, inception-resnet以及残差连接对学习的影响 Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning (2016) 作者C. Szegedy et al. 在深度残差网络中识别映射 Identity Mappings in Deep Residual Networks (2016) 作者K. He et al. 图像识别中的深度残差学习 Deep residual learning for image recognition (2016) 作者K. He et al. 深入卷积网络 Going deeper with convolutions (2015) 作者C. Szegedy et al. 大规模图像识别的超深度卷积网络 Very deep convolutional networks for large-scale image recognition (2014) 作者K. Simonyan and A. Zisserman 用于视觉识别的深度卷积网络的空间金字塔池化 Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition (2014) 作者K. He et al. 细节魔鬼的回归:深挖卷积网络 Return of the devil in the details: delving deep into convolutional nets (2014) 作者K. Chatfield et al. OverFeat:使用卷积网络融合识别、本地化和检测 OverFeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks (2013) 作者P. Sermanet et al. Maxout网络 Maxout networks (2013) 作者I. Goodfellow et al. 深度网络架构 Network in network (2013) 作者M. Lin et al. 使用深度卷积神经网络进行ImageNet 分类 ImageNet classification with deep convolutional neural networks (2012) 作者A. Krizhevsky et al.再思考计算机视觉的Inception结构 Rethinking the inception architecture for computer vision (2016) 作者C. Szegedy et al. 摘要:对于多种任务来说,卷及网络处于最先进的计算机视觉解决方案的核心。自2014年以来,超深度卷积网络开始成为主流,在各种benchmark中产生了巨大的收获。虽然对大多数任务来说,增加的模型大小和计算成本往往转化为直接增益(只要提供足够的标记数据用于训练),计算效率和低参数计数仍然是各种用例的有利因素,例如移动视觉和大数据场景。在这里,我们将探讨通过适当的因式分解卷积和积极正则化的方式,尽可能有效地利用增加的算力来扩大网络规模。我们在ILSVRC 2012分类挑战验证集上的benchmark了我们的方法,展示了相对于现有技术的实质性增益:每次推理使用50亿multiply-adds的计算成本及使用少于2500万个参数,每单帧错位率为21.2%top-1和5.6%top-5。综合使用4种模型和multi-crop 评估的综合,我们在验证集上报告3.5%的top-5错误和17.3%的top-1错误,以及正式测试集上3.6%的top-5 错误。 Inception-v4, inception-resnet以及残差连接对学习的影响 Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning (2016) 作者C. Szegedy et al. 在深度残差网络中识别映射 Identity Mappings in Deep Residual Networks (2016) 作者K. He et al. 图像识别中的深度残差学习 Deep residual learning for image recognition (2016) 作者K. He et al. 深入卷积网络 Going deeper with convolutions (2015) 作者C. Szegedy et al. 大规模图像识别的超深度卷积网络 Very deep convolutional networks for large-scale image recognition (2014) 作者K. Simonyan and A. Zisserman 用于视觉识别的深度卷积网络的空间金字塔池化 Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition (2014) 作者K. He et al. 细节魔鬼的回归:深挖卷积网络 Return of the devil in the details: delving deep into convolutional nets (2014) 作者K. Chatfield et al. OverFeat:使用卷积网络融合识别、本地化和检测 OverFeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks (2013) 作者P. Sermanet et al. Maxout网络 Maxout networks (2013) 作者I. Goodfellow et al. 深度网络架构 Network in network (2013) 作者M. Lin et al. 使用深度卷积神经网络进行ImageNet 分类 ImageNet classification with deep convolutional neural networks (2012) 作者A. Krizhevsky et al.4 249浏览会员免费
- 数据库大小:152MB本数据集数据取自 https://lttm.dei.unipd.it//downloads/gesture/ 原数据集包含了14个人采集的共1400张样本,共10种手势。包括RGB图像、深度信息等,原图大小1280*960。 本数据集只选用了RGB图像,并将图像缩小为400*300。同时对所有的手势进行了样本标记,以PascalVOC格式记录。 所有标记坐标均以(0,0)为图像左上角点。本数据集数据取自 https://lttm.dei.unipd.it//downloads/gesture/ 原数据集包含了14个人采集的共1400张样本,共10种手势。包括RGB图像、深度信息等,原图大小1280*960。 本数据集只选用了RGB图像,并将图像缩小为400*300。同时对所有的手势进行了样本标记,以PascalVOC格式记录。 所有标记坐标均以(0,0)为图像左上角点。5 3343浏览会员免费
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- 基于TMS320F2812设计大小:79MB基于TMS320F2812 TMS320F28335 TI电子设计大奖赛论文+软件源码+硬件设计文件合集: 基于TMS320F28027的智能晾衣架 基于TMS320F28033的20MHz手持式双踪袖珍示波器 基于TMS320F28035电动汽车电机控制器 基于TMS320F2812的变速恒频风力发电系统运行与控制研究 基于TMS320F2812的图像识别智能跟踪小车 基于TMS320F2812的节能环保型矩阵式变频器的开发 基于TMS320F28335控制的高性能变频调速系统的开发 基于TMS320F28335的太阳能发电模拟系统的设计与实现 基于TMS320F28335的开关电源模块并联供电系统 基于TMS320F28335的超声波流量计基于TMS320F2812 TMS320F28335 TI电子设计大奖赛论文+软件源码+硬件设计文件合集: 基于TMS320F28027的智能晾衣架 基于TMS320F28033的20MHz手持式双踪袖珍示波器 基于TMS320F28035电动汽车电机控制器 基于TMS320F2812的变速恒频风力发电系统运行与控制研究 基于TMS320F2812的图像识别智能跟踪小车 基于TMS320F2812的节能环保型矩阵式变频器的开发 基于TMS320F28335控制的高性能变频调速系统的开发 基于TMS320F28335的太阳能发电模拟系统的设计与实现 基于TMS320F28335的开关电源模块并联供电系统 基于TMS320F28335的超声波流量计5 1083浏览¥ 4.90
- Bags大小:2MB基于Bags of Features的图像识别算法,非常经典的一片文章,论文+源码基于Bags of Features的图像识别算法,非常经典的一片文章,论文+源码5 308浏览会员免费
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- python大小:200KB自动驾驶汽车 基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车作者:三无小组视频请点击: ://youtu.be/4E3luEluiFE 基本需求 覆盆子pi3小车模块笔记本电脑树莓派官方摄像头 环境要求 树莓派:rasbian系统电脑:opencv2.45 麻木 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法,可升级至深度学习算法,但是没时间搞主要是不会对于道路检测而言,最基本的就是在图像上随机去除图像上下部等宽区域,将图像的灰度中心计算出来,从而可以修剪,当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超过阈值时,确定道路出现了转弯,以图像中心为坐标原点,当插值大于0时说明要右转,反自动驾驶汽车 基于树莓派图像识别的智能循迹避障小车作者:三无小组视频请点击: ://youtu.be/4E3luEluiFE 基本需求 覆盆子pi3小车模块笔记本电脑树莓派官方摄像头 环境要求 树莓派:rasbian系统电脑:opencv2.45 麻木 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法,可升级至深度学习算法,但是没时间搞主要是不会对于道路检测而言,最基本的就是在图像上随机去除图像上下部等宽区域,将图像的灰度中心计算出来,从而可以修剪,当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超过阈值时,确定道路出现了转弯,以图像中心为坐标原点,当插值大于0时说明要右转,反0 2896浏览会员免费
- 图像处理,计算机视觉大小:2MB用于多边形物体的检测,基于opencv.用于多边形物体的检测,基于opencv.4 546浏览会员免费
- 小程序大小:222KB支持图像识别、车型识别、景区识别、图片转文字,后端为springboot服务 以及语音识别,后端为微信小程序自带的识别函数支持图像识别、车型识别、景区识别、图片转文字,后端为springboot服务 以及语音识别,后端为微信小程序自带的识别函数0 950浏览免费
- Labview大小:124KB在Labview中使用USB摄像头识别一维码(条形码),压缩包中包含机器视觉-读取USB摄像头、机器视觉-拍照并储存和机器视觉-读取一维码三个项目的vi文件。 属于简单的一维码识别,代码简单易懂。 NI-VISION是2021的版本,需要安装好NI-VAS21.0和NI-VDM21.0。 本项目属于对USB摄像头的简单使用和内容识别的初步入门。在Labview中使用USB摄像头识别一维码(条形码),压缩包中包含机器视觉-读取USB摄像头、机器视觉-拍照并储存和机器视觉-读取一维码三个项目的vi文件。 属于简单的一维码识别,代码简单易懂。 NI-VISION是2021的版本,需要安装好NI-VAS21.0和NI-VDM21.0。 本项目属于对USB摄像头的简单使用和内容识别的初步入门。0 434浏览免费
- 电脑阅卷大小:14MB师之友阅卷系统软件是完全免费的客观题(选择题)阅卷软件。软件基于当下最流行的图像识别技术,对考试客观题(选择题)进行阅卷分析的智能软件,是老师阅卷的得力帮手。软件使用者可以预先导入学生报名信息,如考号,班级,姓名等信息导入软件,然后选定本次阅卷的年级和科目,选择对应的答题卡类型(可定制),录入标准答案后,即可进行智能阅卷,最终可导出多种报表以提供给老师进行分析,重点讲解。重要的是,软件还支持自己设计制作答题卡哦师之友阅卷系统软件是完全免费的客观题(选择题)阅卷软件。软件基于当下最流行的图像识别技术,对考试客观题(选择题)进行阅卷分析的智能软件,是老师阅卷的得力帮手。软件使用者可以预先导入学生报名信息,如考号,班级,姓名等信息导入软件,然后选定本次阅卷的年级和科目,选择对应的答题卡类型(可定制),录入标准答案后,即可进行智能阅卷,最终可导出多种报表以提供给老师进行分析,重点讲解。重要的是,软件还支持自己设计制作答题卡哦4 761浏览会员免费
- OpenCV大小:14KB图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数图像处理和图像识别中常用的OpenCV函数5 242浏览会员免费
- 树莓派大小:29MB本项目通过上位机树莓派(BCM2711)及下位机(STM32)芯片来实现机器人的行走、图像识别、物品搬运、环境温度监测以及安卓手机APP控制等功能。本项目通过上位机树莓派(BCM2711)及下位机(STM32)芯片来实现机器人的行走、图像识别、物品搬运、环境温度监测以及安卓手机APP控制等功能。0 1646浏览会员免费
- 元件定位大小:30MB前言: 开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过)。要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作。如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼。 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页。总体上对opencv里的一些常用函数功能作用大致有点了解,筛选一些跟元件识别有关的运用内容,但它论坛里的贴子回复的内容点到即止的居多。从网上下载了能搜到的教程跟代码全学习了解测试了一下,图像处理流程通常先开始都是要进行滤波,除燥,灰度,二值化后再轮廓识别等。 开始动手 经过多次好多次运行测试组合,终于有一次显示出意外的惊人效果,而且相当简单只是调用了几个函数而以,就可以有这样效果实在出人意料。第一个是进行元件中心点获取,也是直接调用函数再加点东西就可以得出元件的四个矩形顶点坐标,有这几个坐标就可以直接算出元件中间点所在的坐标了。如果要检测元件摆放角度是否是垂直90度,只要判断边宽的长度为最小或最大时就是垂直90度。 但这个矩形框无法测出元件具体角度。如截图: 测试视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XMjU5NzY5NTI0.html 不过,还有另外一个函数可以提供这个功能,调用后可以直接求出最小外接矩形和角度 如截图: 测试视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XMjYwMDMzMDc2.html 说明:里面的光源不行,临时用手电筒,和在光盘上插几个LED做环形灯做照明,无法做到无阴影显示。如果光源做的好,效果应该是非常精确稳定。 识别包含下面2种做法: opencv里需要的头文件跟库文件都已编译好放在和设置在当前程序目录下,就可不用安装opencv 也能直接编译。前言: 开源的opencv真是一件伟大的产品,那么多个函数跟变量(具体多少还没数过)。要是结合起来综合运用几乎可以胜任任何有关图像识别和处理方面的工作。如果能更深入一点根据具体需要修改或优化里面的源码那更是如虎添翼。 花了点时间浏览了www.opencv.org.cn论坛里的所有贴子,还好不多才200多页。总体上对opencv里的一些常用函数功能作用大致有点了解,筛选一些跟元件识别有关的运用内容,但它论坛里的贴子回复的内容点到即止的居多。从网上下载了能搜到的教程跟代码全学习了解测试了一下,图像处理流程通常先开始都是要进行滤波,除燥,灰度,二值化后再轮廓识别等。 开始动手 经过多次好多次运行测试组合,终于有一次显示出意外的惊人效果,而且相当简单只是调用了几个函数而以,就可以有这样效果实在出人意料。第一个是进行元件中心点获取,也是直接调用函数再加点东西就可以得出元件的四个矩形顶点坐标,有这几个坐标就可以直接算出元件中间点所在的坐标了。如果要检测元件摆放角度是否是垂直90度,只要判断边宽的长度为最小或最大时就是垂直90度。 但这个矩形框无法测出元件具体角度。如截图: 测试视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XMjU5NzY5NTI0.html 不过,还有另外一个函数可以提供这个功能,调用后可以直接求出最小外接矩形和角度 如截图: 测试视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XMjYwMDMzMDc2.html 说明:里面的光源不行,临时用手电筒,和在光盘上插几个LED做环形灯做照明,无法做到无阴影显示。如果光源做的好,效果应该是非常精确稳定。 识别包含下面2种做法: opencv里需要的头文件跟库文件都已编译好放在和设置在当前程序目录下,就可不用安装opencv 也能直接编译。0 833浏览会员免费
- 图像识别,图像检测,行人识别,行人检测大小:979MBINRIA Person 数据集用来对图像和视频中的直立行人进行检测。该数据集包含两类格式的数据,第一类为原始图像和相应的直立行人标注。第二类为标准化为 64x128 像素的直立性人正类和对应图片的负类图像。INRIA Person 数据集用来对图像和视频中的直立行人进行检测。该数据集包含两类格式的数据,第一类为原始图像和相应的直立行人标注。第二类为标准化为 64x128 像素的直立性人正类和对应图片的负类图像。5 1116浏览会员免费
- 微信小程序大小:3MB微信小程序使用AI开放平台,实现图像识别和人脸融合wxapp-master.zip微信小程序使用AI开放平台,实现图像识别和人脸融合wxapp-master.zip1 1254浏览会员免费
- 远程控制大小:2MB在上一期的免费项目:高性价比WIFI图传方案快速入门教程的介绍中,详细地介绍了ESP32-CAM模块的简单使用 ,其裁剪了官方图传和人脸识别的代码改造成简单的图传代码,由官方四个文件的代码缩减成一个文件的代码。目的就是让买家能快速上手这个源码。让这个源码复杂度降低很多,利于阅读和学习。 在这一期的免费项目:修改了上一期的项目的源码,实现嵌入式web server功能实现远程浏览器WIFI点灯的操作(PIN4的IO口集成了闪光灯LED,所以不用外接灯了,亮瞎眼的亮度),实现了将服务器嵌入到单片机,单片机wifi联网之后,局域网访问单片机主页(通过串口打印的网址)就可以在网页里面控制开发板的灯,该设计是ESP32-CAM物联网应用的一个巨大的尝试,本人浪费生命值写了两天代码,踩了很多坑,也学到很多,写了一共三个版本的代码,此版本的代码是最便宜的一个版本,呵呵,不会接线和操作的看上期的项目即可,这里不再重复说明了,重要的事情说一遍:我有收费版的代码,服务更周到。 下面请看模块运行效果图: 下面是实物图: 模块的原理图: 电脑接上串口CH340,CH340接上ESP32-CAM之后,打开串口调试助手,调试效果如下: 服务器返回消息: 真源码截图(绝对给力): 项目总结:这次是利用ESP32-CAM模块对物联网应用的一次巨大的尝试,在电路城目前好像还没有相关的教程,在B站虽然有类似的项目,但是根本没有源码,也没有教程,而且功能没有我这个那么强大,因为我这个嵌入式服务器是有反馈的,而且支持网页手动输入指令,开灯或者关灯指令发送之后服务器会给客户端一个响应的,代码都是自己手工完成的,也借鉴过很多相关的项目。只要掌握这个嵌入式服务器远程点灯的项目,那么其他类似的设计就可以举一反三了。需要注意的是这个版本的代码是没有任何注释的,代码冗余度也很大,收费版的代码更加精简和加入详细注释(最关键)和调试代码。如下所示: 后期的的项目会涉及到图像处理(颜色识别,人脸检测,人脸识别,颜色跟踪,智能小车,手机app客户端控制,云平台语音识别,云平台图像识别等等,私有云图像处理,私有云监控搭建)全部原创开源,敬请期待。在上一期的免费项目:高性价比WIFI图传方案快速入门教程的介绍中,详细地介绍了ESP32-CAM模块的简单使用 ,其裁剪了官方图传和人脸识别的代码改造成简单的图传代码,由官方四个文件的代码缩减成一个文件的代码。目的就是让买家能快速上手这个源码。让这个源码复杂度降低很多,利于阅读和学习。 在这一期的免费项目:修改了上一期的项目的源码,实现嵌入式web server功能实现远程浏览器WIFI点灯的操作(PIN4的IO口集成了闪光灯LED,所以不用外接灯了,亮瞎眼的亮度),实现了将服务器嵌入到单片机,单片机wifi联网之后,局域网访问单片机主页(通过串口打印的网址)就可以在网页里面控制开发板的灯,该设计是ESP32-CAM物联网应用的一个巨大的尝试,本人浪费生命值写了两天代码,踩了很多坑,也学到很多,写了一共三个版本的代码,此版本的代码是最便宜的一个版本,呵呵,不会接线和操作的看上期的项目即可,这里不再重复说明了,重要的事情说一遍:我有收费版的代码,服务更周到。 下面请看模块运行效果图: 下面是实物图: 模块的原理图: 电脑接上串口CH340,CH340接上ESP32-CAM之后,打开串口调试助手,调试效果如下: 服务器返回消息: 真源码截图(绝对给力): 项目总结:这次是利用ESP32-CAM模块对物联网应用的一次巨大的尝试,在电路城目前好像还没有相关的教程,在B站虽然有类似的项目,但是根本没有源码,也没有教程,而且功能没有我这个那么强大,因为我这个嵌入式服务器是有反馈的,而且支持网页手动输入指令,开灯或者关灯指令发送之后服务器会给客户端一个响应的,代码都是自己手工完成的,也借鉴过很多相关的项目。只要掌握这个嵌入式服务器远程点灯的项目,那么其他类似的设计就可以举一反三了。需要注意的是这个版本的代码是没有任何注释的,代码冗余度也很大,收费版的代码更加精简和加入详细注释(最关键)和调试代码。如下所示: 后期的的项目会涉及到图像处理(颜色识别,人脸检测,人脸识别,颜色跟踪,智能小车,手机app客户端控制,云平台语音识别,云平台图像识别等等,私有云图像处理,私有云监控搭建)全部原创开源,敬请期待。5 3326浏览¥ 9.90
- ART反演算法大小:65KB在1937年,Kaczmarz提出一种算法,代数重建法(Algebraic Reconstruction Tecniques,简称:ART)[39]。它的基本思想是通过先假设一个解f0,代入方程τ=Af求出投影残差值e,利用残差值和实际投影值τ的差值∆τ0反投影,修正解f0,经过r次迭代,使残差小于设定的精度时得到的解为最后的图像的值。 联合迭代重建法(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique,简称SIRT)是对ART算法的升级。经过对ART算法的推理可以看出,ART算法的特点是迭代一次只用一条射线,如果这条射线投影包含误差,那解中也会存在误差,导致误差的积极。超声层析成像中有另一种常用的迭代方法,它每次纠正误差时,是用全部射线投影数据的纠正平均值来依次纠正该网格单元(像元)的波慢度值。 使用迭代法ART和SIRT进行超声反演时,可以使用该程序。在1937年,Kaczmarz提出一种算法,代数重建法(Algebraic Reconstruction Tecniques,简称:ART)[39]。它的基本思想是通过先假设一个解f0,代入方程τ=Af求出投影残差值e,利用残差值和实际投影值τ的差值∆τ0反投影,修正解f0,经过r次迭代,使残差小于设定的精度时得到的解为最后的图像的值。 联合迭代重建法(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique,简称SIRT)是对ART算法的升级。经过对ART算法的推理可以看出,ART算法的特点是迭代一次只用一条射线,如果这条射线投影包含误差,那解中也会存在误差,导致误差的积极。超声层析成像中有另一种常用的迭代方法,它每次纠正误差时,是用全部射线投影数据的纠正平均值来依次纠正该网格单元(像元)的波慢度值。 使用迭代法ART和SIRT进行超声反演时,可以使用该程序。0 632浏览免费
- 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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- 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
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- 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
- 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 2254浏览会员免费
- 图像处理大小:304MB1基于方图优化的图像去雾技术 2基于形态学的权重自适应图像去噪 3基于多尺度形态学提取眼前节组织 4基于Hough变化的答题卡识别 5基于阈值分割的车牌定位识别 6基于分水岭分割进行肺癌诊断 7基于主成分分析的人脸二维码识别 8基于知识库的手写体数字识别 9基于特征匹配的英文印刷字符识别 10基于不变矩的数字验证码识别 11基于小波技术进行图像融合 12基于块匹配的全景图像拼接 13基于霍夫曼图像压缩重建 14基于主成分分析的图像压缩和重建 15基于小波的图像压缩技术 16基于Hu不变矩的图像检索技术 17基于 Harris 的角点特征检测 18基于GUI搭建通用视频处理工具 19基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术 20基于帧间差法进行视频目标检测 21路面裂缝检测识别系统设计 22基于 K-means 聚类算法的图像区域分割 23基于光流场的交通汽车检测跟踪 24基于 Simulink 进行图像和视频处理 25基于小波变换的数字水印技术 26基于最小误差法的胸片分割系统 27基于区域生长的肝影像分割系统 28基于深度学习的汽车目标检测 29基于计算机视觉的自动驾驶应用1基于方图优化的图像去雾技术 2基于形态学的权重自适应图像去噪 3基于多尺度形态学提取眼前节组织 4基于Hough变化的答题卡识别 5基于阈值分割的车牌定位识别 6基于分水岭分割进行肺癌诊断 7基于主成分分析的人脸二维码识别 8基于知识库的手写体数字识别 9基于特征匹配的英文印刷字符识别 10基于不变矩的数字验证码识别 11基于小波技术进行图像融合 12基于块匹配的全景图像拼接 13基于霍夫曼图像压缩重建 14基于主成分分析的图像压缩和重建 15基于小波的图像压缩技术 16基于Hu不变矩的图像检索技术 17基于 Harris 的角点特征检测 18基于GUI搭建通用视频处理工具 19基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术 20基于帧间差法进行视频目标检测 21路面裂缝检测识别系统设计 22基于 K-means 聚类算法的图像区域分割 23基于光流场的交通汽车检测跟踪 24基于 Simulink 进行图像和视频处理 25基于小波变换的数字水印技术 26基于最小误差法的胸片分割系统 27基于区域生长的肝影像分割系统 28基于深度学习的汽车目标检测 29基于计算机视觉的自动驾驶应用5 1636浏览¥ 9.90
- 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
- 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
- 手势识别大小:163MB本程序是当时做2018江苏省电赛信号题D题手势识别时加的一个拓展功能,题目要求是用FDC2214硬件做的手势识别,我们这里拓展了一个摄像头识别手势的程序,要单独用一块k66开发板和一个OV7725小钻风摄像头,手势识别算法还是比较稳定的,只需把手放在一块黑布上面,摄像头对准黑布和手就可以识别出来手指个数。 喜欢图像识别、手势识别或摄像头的电子爱好者不妨参考一下!本程序是当时做2018江苏省电赛信号题D题手势识别时加的一个拓展功能,题目要求是用FDC2214硬件做的手势识别,我们这里拓展了一个摄像头识别手势的程序,要单独用一块k66开发板和一个OV7725小钻风摄像头,手势识别算法还是比较稳定的,只需把手放在一块黑布上面,摄像头对准黑布和手就可以识别出来手指个数。 喜欢图像识别、手势识别或摄像头的电子爱好者不妨参考一下!0 858浏览会员免费
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- JupyterNotebook大小:6MB视觉变压器 Pytorch重新实现了针对随论文 ,Alexey Dosovitskiy,Lucas Beyer,Alexander Kolesnikov,Dirk Weissenborn,翟小华,Thomas Unterthiner,Mostafa Dehghani一起发布, Matthias Minderer,Georg Heigold,Sylvain Gelly,Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby。 本文表明,将Transformers直接应用于图像补丁并在大型数据集上进行预训练,在图像识别任务上确实能很好地工作。 Vision Transformer使用标准的Transformer编码器和固定大小的补丁程序,可以实现图像识别任务中的最新技术。为了执行分类,作者使用了在序列中添加一个额外的可学习的“分类令牌”的标准方法。 用法 1.下载经过预先训练的模型(视觉变压器 Pytorch重新实现了针对随论文 ,Alexey Dosovitskiy,Lucas Beyer,Alexander Kolesnikov,Dirk Weissenborn,翟小华,Thomas Unterthiner,Mostafa Dehghani一起发布, Matthias Minderer,Georg Heigold,Sylvain Gelly,Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby。 本文表明,将Transformers直接应用于图像补丁并在大型数据集上进行预训练,在图像识别任务上确实能很好地工作。 Vision Transformer使用标准的Transformer编码器和固定大小的补丁程序,可以实现图像识别任务中的最新技术。为了执行分类,作者使用了在序列中添加一个额外的可学习的“分类令牌”的标准方法。 用法 1.下载经过预先训练的模型(5 2352浏览会员免费
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- 智能车大小:15MB做了一年多的智能车,积累了不少资料,把认为比较重要的几篇发给大家学习交流。里面主要是:路径识别、模糊控制、图像识别、 黑线提取等的一些经典论文,大部分是硕士毕业论文。 论文题目: 1、基于路径识别的巡线机器人控制系统设计 2、基于视觉的智能车模糊PID控制算法 3、摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略 4、图像采集与处理在智能车系统中的应用 。。。。。做了一年多的智能车,积累了不少资料,把认为比较重要的几篇发给大家学习交流。里面主要是:路径识别、模糊控制、图像识别、 黑线提取等的一些经典论文,大部分是硕士毕业论文。 论文题目: 1、基于路径识别的巡线机器人控制系统设计 2、基于视觉的智能车模糊PID控制算法 3、摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略 4、图像采集与处理在智能车系统中的应用 。。。。。5 253浏览会员免费
- yolov5大小:107MByolov5 部署到netyolov5 部署到net5 872浏览会员免费
- 代码实战,图像分类,PyTorch,深度学习,人工智能大小:157KB本课程将以理论加实践的方式,带你深入理解深度学习基础和图像分类任务。通过GPU平台训练自己的代码,真正做到现学现用! 代码逐行分析!!! 课程大纲: 知识基础要求(1) 熟悉基本Python语法 (2) 基本数学知识 (3) 对深度学习有一定理论的认识 教学目标通过理论与代码实践教学,使学员能够 (1) 掌握深度学习基础理论知识 (2) 熟悉并理解深度学习图像分类的理论知识并进行项目实战。 (4) 通过在线 GPU 训练深度学习代码( PyTorch 框架) 其他说明: 注意:本课程费用不包括GPU、答疑等。本课程将以理论加实践的方式,带你深入理解深度学习基础和图像分类任务。通过GPU平台训练自己的代码,真正做到现学现用! 代码逐行分析!!! 课程大纲: 知识基础要求(1) 熟悉基本Python语法 (2) 基本数学知识 (3) 对深度学习有一定理论的认识 教学目标通过理论与代码实践教学,使学员能够 (1) 掌握深度学习基础理论知识 (2) 熟悉并理解深度学习图像分类的理论知识并进行项目实战。 (4) 通过在线 GPU 训练深度学习代码( PyTorch 框架) 其他说明: 注意:本课程费用不包括GPU、答疑等。0 867浏览会员免费
- python大小:171MB01-Linux基础 02-Python基础 05-面向对象 06-MySQL 07-网络编程 08-多线程 09-MongoDB数据库 10-正则表达式 11-Git 13-HTML&CSS 15-前端项目 21-爬虫 23-Numpy基础,数据分析 24-机器学习介绍 25-决策树 26-朴素贝叶斯分类 27-支持向量机,聚类 28-推荐引擎,自然语言 29-语言识别。图像识别 30-人脸识别01-Linux基础 02-Python基础 05-面向对象 06-MySQL 07-网络编程 08-多线程 09-MongoDB数据库 10-正则表达式 11-Git 13-HTML&CSS 15-前端项目 21-爬虫 23-Numpy基础,数据分析 24-机器学习介绍 25-决策树 26-朴素贝叶斯分类 27-支持向量机,聚类 28-推荐引擎,自然语言 29-语言识别。图像识别 30-人脸识别0 475浏览会员免费
- 数据集大小:940MB复杂背景红外弱小目标视频 第二届“空天杯”的红外弱小目标数据集合成的视频数据集 红外图像中的弱小目标,目标属性包涵“弱"和“小’’两个方面:“弱’’是指目标在红外波长上所表现出来的强度,具体反映到所拍摄的红外图像上,就是指目标的灰度值;而“小’’是指目标的尺寸大小,也就是前面所述的成像面积很小,反映到红外图像上就是指目标所占的像素数目很少。 SPIE国际光学工程学会(Societyof Photo一0ptical Instrumentation Engineers,简记为SPIE)从1989年开始,几乎每年都会举办有关弱小目标检测技术的国际会议,研讨弱小目标检测技术的最新研究成果。根据SPIE的定义,成像尺寸小于整个成像区域0.12%的目标均可称为弱小目标(即当成像尺寸为256×256时,弱小目标应不超过81个像素,其目标尺寸在9*9以内)。复杂背景红外弱小目标视频 第二届“空天杯”的红外弱小目标数据集合成的视频数据集 红外图像中的弱小目标,目标属性包涵“弱"和“小’’两个方面:“弱’’是指目标在红外波长上所表现出来的强度,具体反映到所拍摄的红外图像上,就是指目标的灰度值;而“小’’是指目标的尺寸大小,也就是前面所述的成像面积很小,反映到红外图像上就是指目标所占的像素数目很少。 SPIE国际光学工程学会(Societyof Photo一0ptical Instrumentation Engineers,简记为SPIE)从1989年开始,几乎每年都会举办有关弱小目标检测技术的国际会议,研讨弱小目标检测技术的最新研究成果。根据SPIE的定义,成像尺寸小于整个成像区域0.12%的目标均可称为弱小目标(即当成像尺寸为256×256时,弱小目标应不超过81个像素,其目标尺寸在9*9以内)。0 491浏览会员免费
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