tessdata各语言集合包+tesseract-ocr-w64-setup-v5.3.0.20221214.exe，图形识别安装包，

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。

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

基于 OpenCV 的人脸识别（C#） 这是一个使用 C# 编程语言和 OpenCV 库实现的基于实时视频的人脸识别项目。项目通过摄像头捕获视频流，使用 OpenCV 的 Haar 级联分类器进行人脸检测，接着利用 LBPH 人脸识别器进行实时的人脸识别。 技术栈和工具： C# 编程语言 OpenCV 库 项目结构： 项目采用 C# 中的 WinForms 应用程序，整体结构清晰，包括人脸检测、识别模块和用户界面。 人脸检测和识别： 使用 OpenCV 提供的 Haar 级联分类器进行实时人脸检测，通过 LBPH 人脸识别器对检测到的人脸进行识别。 实时视频捕获： 通过摄像头捕获实时视频流，对每一帧进行人脸检测和识别。 用户界面和交互： 提供简单的 WinForms 用户界面，用户可以启动摄像头、捕获人脸并输入姓名。 性能和优化： 项目经过优化，以确保在实时视频处理时保持良好性能。 未来改进和扩展： 未来可以考虑加入更多的训练数据以提高识别准确性，也可以扩展项目以适应更多应用场景。

YOLOV7-人脸口罩检测数据集

可关闭自动对焦

为了方便大家测试，做了一个安装包自动注册，省去大家注册时的烦恼！screen-capture-recorder.dll是一款很不错的录屏dshow filter。也可以叫虚拟摄像头，他可以把桌面虚拟为一个dshow 源filter，打开这个虚拟摄像头，就相当于捕获了桌面数据，但是因为其是XP下的产物，抓屏技术为GDI，已经不能满足win10下高帧率（DXGI）的需求。于是，我们找到源码（文章后面有链接），经过修改升级，screen-capture-dxgi.dll可以支持120帧，有无鼠标，捕获方式（GDI或DXGI），支持输出多种颜色空间（nv12,yv12,argb,yuv2）已经支持图像翻转等。新升级完美解决鼠标问题，解决支持不同分辨率，不同DPI的主屏幕，副屏幕，增加GDI模式下的主副屏采集。同时支持32位和64位。

计算机模式识别的专业教程，用于信号处理、图像识别

opencv4.7.0用VS2022编译的debug和release库

实现兴趣点检测；实现类SIFT局部特征描述；实现简单匹配算法 包含完整代码与作业说明文档 使用python语言

学习通的星星表情包好可爱呀，已全部提取（只提取了五角星的表情，其他跟QQ重复的就没提取），大家可以自行保存到微信、QQ用噢。

yolov5-7.0.zip

包含咖啡杯，旅游期刊和小猫的图片素材。 用于自学ps找不到素材时使用

lsd线特征提取（matlab）：运行lsd_example、lsd2_example两个函数，更改其中图片路径即可。

pytorch代码及labelImg程序

Riquelme的开源岩体结构面识别软件，用于R2019b版本Matlab

LabVIEW视觉图像采集vi---USB摄像头可直接使用，附带讲解说明，无需积分下载

内容概要：opencv里的分类器模型文件haarcascade_frontalface_alt2.xml和人脸识别pyhton代码。 适用于：独立使用或本人专栏的【基于Xilinx Zynq7000的PYNQ框架的人脸识别项目】 使用方法：将模型文件haarcascade_frontalface_alt2.xml和人脸识别代码放在同一目录下，运行即可。

支持多图选择图像，进行图片文字识别，使用框架，不用付费，简单易懂，大家可以了解下，想了解的小伙伴可以下载下

代码可以正常运行，但是识别率对于一些模糊等其他因素的车牌识别率不高。还需进一步改进，望大佬可以提出改进建议，本人一定会仔细查看。

资源为完全跑通的matlab代码，下载即可使用。可以识别简单（无倾斜，清晰）的条形码图片，符合大学生课程设计的需求。代码简单易懂，思路清晰，后续会更新升级版代码及详解。

语义SLAM相关论文

单目相机车道线检测视频，有分割好的直线、转弯、变道、超车、阴影等工况，适合新手

LntonAIServer视频智能分析服务v1.0.01，支持：行人入侵检测，烟火检测，车型检测，玩手机打电话检测，厨帽检测，抽烟检测，这几种算法，不特定限制GPU平台，能广泛应用于森林防火、明厨亮灶、安全生产防范等场景！

口罩检测数据集，含有约130个数据，yolo训练结果良好

Matrix 210 212-121调试软件

TinyPerson数据集包含1532个样本，所有图片均已标注为VOC xml和YOLO txt两种格式。对于YOLO txt格式的数据，按照训练集、验证集以及测试集进行了划分，配备了相应的data.yaml配置文件，可以直接用于基于YOLO算法的小目标检测任务训练中。

口罩检测数据集，含有约1900个数据

软件运行后，任务栏通知区域会显示小图标，使用快捷键ctrl+s开始截屏，使用鼠标框选需要进行文字识别的区域，选定区域后进行OCR文字识别，识别结果复制到系统粘贴板。

英文介绍及教程，本资源包含4个小节，相机标定、镜头校准、优化、坐标系设置。适用于Agisoft Photoscan 1.4.5 及相近版本，新版有大的升级，软件名也改为Metashape，可自行尝试。如需更多功能的介绍，欢迎私信。

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opencv410安装

YOLOv5目标识别，可以识别照片视屏和摄像头

天若(tianruo)OCR_x86

在MATLAB中进行交通标志识别，可以采用图像处理和机器学习的方法。下面是一种基本的流程： 1. 预处理：从摄像头或图像文件中获取图像，并进行预处理操作，如灰度化、去噪等。 2. 特征提取：使用图像处理技术来提取图像特征，可以包括形状、颜色、纹理等。 3. 特征选择：根据选择的特征来建立一个特征向量。 4. 训练和测试：使用训练数据集来训练一个分类器（如支持向量机、神经网络等），然后使用测试数据集来测试分类器的性能。 5. 评估和调优：根据测试结果对分类器进行评估和调优，以提高准确性和鲁棒性。 以下是一个示例代码，演示了如何在MATLAB中进行交通标志识别： ```matlab % 1. 预处理 img = imread('traffic_sign.jpg'); grayImg = rgb2gray(img); denoisedImg = medfilt2(grayImg, [3 3]); % 2. 特征提取 features = extractFeatures(denoisedImg); % 3. 特征选择 selectedFeatures = selectFeat

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图像标注工具，好用的狠呀

Nello Cristianini 著，李国正 译， 支持向量机是在统计学习的基础上发展而来的新一代学习算法，该算法在文本分类，手写识别，图像分类和生物信息学等领域获得了很好的应用。

MATLAB车牌识别系统使用图像处理和机器学习算法来识别车牌中的字符和数字。以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的步骤： 1. 图像获取：使用摄像头或者读取图片文件来获取车牌图像。 2. 图像预处理：对车牌图像进行预处理，包括图像增强、灰度化、二值化和去噪等操作。 3. 车牌定位：通过边缘检测、形态学操作等技术来定位车牌在图像中的位置。 4. 字符分割：将车牌图像中的字符分割出来，可以使用连通区域分析、垂直投影分割等算法。 5. 特征提取：对每个字符进行特征提取，可以使用基于颜色、形状和纹理等特征。 6. 字符识别：使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）等方法来识别字符。 7. 车牌识别：将识别到的字符进行组合，得到完整的车牌号码。 8. 结果显示：将识别结果显示在图像上或者输出到文件中。 以上是一个基本的MATLAB车牌识别系统的步骤，具体实现可以根据需求进行调整和扩展。

本设计为使用MATLAB的车牌识别程序仿真，是使用MATLAB编程语言和图像处理技术来识别和提取车牌上的字符和数字。本设计包括以下步骤： 1. 图像采集：使用摄像头或其他设备采集车牌图像，本设计自带测试图片。 2. 图像预处理：对图像进行预处理，包括灰度化、二值化和噪声去除等操作，以提高后续的字符分割和识别准确度。 3. 车牌定位：使用图像处理算法来检测和定位车牌区域。 4. 字符分割：在定位的车牌区域中，使用字符分割算法将车牌上的字符分割出来。 5. 字符识别：使用字符识别算法，如模式识别、神经网络等，对分割出的字符进行识别。 6. 结果显示：将识别结果以文字或图像形式显示出来，方便用户查看和使用。 步骤清晰，每一步都有过程图，很直观。

《基于MATLAB佩戴口罩识别与检测》毕业论文10000字符+

执行完成后，将路径下的bin执行目录配置到环境变量中既可进行尝试

Snipaste是一款轻量级的截图工具和贴图工具，它可以让你快速截取屏幕任意部分，并在截图上进行标记、涂抹、添加文字等操作。 此外，它还可以将截图保存到剪贴板或本地存储，并支持自定义快捷键、鼠标手势等功能，非常适合需要频繁截图的用户。Snipaste 还支持多个语言，包括简体中文、繁体中文、英语、德语、法语、意大利语等。

VOC口罩数据集，里边有2500张图片，格式已经标好。

单应矩阵的应用，请阅读readme了解详情

要实现车型识别，可以借助计算机视觉和机器学习的技术。以下是一种可能的方法： 1. 收集和标记数据集：收集不同车型的图片，并对每张图片进行标记，即注明该图片所属的车型。 2. 特征提取：使用计算机视觉技术，例如卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)，对车型图片进行特征提取。CNN是一种广泛用于图像识别的深度学习算法，它可以自动学习图片中的特征。 3. 模型训练：使用标记好的数据集，训练一个车型识别模型。可以选择不同的机器学习算法，例如支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 或随机森林 (Random Forest)。 4. 模型评估：使用一部分未被训练过的数据对模型进行评估，看看模型在未知数据上的表现如何。可以使用准确率 (accuracy) 和混淆矩阵 (confusion matrix) 等指标来评估模型的性能。 5. 预测：使用训练好的模型对新的车型图片进行预测，即判断该图片所属的车型。 需要注意的是，这只是一种可能的方法，具体实现可能会有一些差异，取决于数据集的大小和质量，以及选择的算法和工

维兹曼数据集，包含数据集与真实分割结果

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Kaleidoscope是一款Mac上非常强大的文件图片和文本比较工具，支持任意文本文档和图像文件，能够非常快速和准确的查找出不同之处和合并不同的文档或图片，其强大的合并和解决冲突功能非常好用，并且支持和Subversion、Git、Mercurial等版本管理工具的整合，可以忽略空格字符的比较、未解决冲突指示器等

应用场景：根据人脸图片批量比对匹配视频文件，并对视频文件进行加工处理。 主要功能： 1.将指定文件夹内的批量人脸图片与指定文件夹内的批量视频文件进行比对，匹配出含有对应人脸图片的视频文件； 2.支持对多段视频文件进行合并（应用场景：游客可能在景区内多个景点游玩，可自动合合并相同游客多景处景点游玩的视频文件）； 3.支持对视频文件嵌入指定的背景音乐； 4.视频文件可以自动添加指定的片头、片尾视频文件（应用场景：在视频片头片尾插入特定的宣传视频内容）； 5.支持对视频文件添加水印功能（应用场景：生成2个视频文件，一个加水印供游客售前预览，一个没带水印的高清视频用以出售给游客）； 6.提取视频文件里的人脸图片。 任何建议或疑问请联系 QQ群：311091529，联系人：辞郁，QQ：564507807

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里面有大量的壁纸，全都是风景画，没有人画。适合那些唯美爱好者。可用于替换Windows自带壁纸。需要者自取

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本资源为机器视觉领域中的双目测量技术，提供了相应的代码实现和实验报告。双目测量是计算机视觉中的一种重要技术，通过模拟人眼双目视觉系统，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，通过计算两个相机图像中的对应点来获取物体的三维信息。 对于双目相机系统，一个相机图像中的任意一点在另一个相机图像中的对应点必定位于一条直线上，这条直线被称为极线。 资源提供了实验报告包括求解基本矩阵的方法以及具体的求解步骤。同时，资源还提供了相应的代码实现进行基本矩阵的求解。

图像分割常用合成图像，包含FCM源代码