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  • MATLAB限速交通标志识别[GUI界面and颜色定位].zip

    该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。主要分3个步骤:定位,分割,识别。其中定位部分,考虑我国的交通标志主要分禁令类,指示类和警示类,其中禁令类为红色,指示类为蓝色,警示类为黄色。根据不同颜色比例组成,参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。但是,这肯定多少存在一些误分割,比如将其他红色,蓝色或者黄色的物体给分离,那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的,利用形态学相关知识,按面积小于一定阈值进行滤除,即可得到精准的定位。接着,分割出目标区域,得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练,得到结果,并且输出。

    2020-08-05
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  • MATLAB卡尔曼视频报警监控[GUI界面andMATLAB].zip

    该课题为基于MATLAB的卡尔曼视频运动目标跟踪。带有一个GUI可视化人机交互界面,运行后点击运行按钮,即可实时读取视频帧以及框出运动物体,可以选择在二值图上跟踪,也可以跟踪原图。卡尔曼具有对运动物体进行预测下一帧位置的功能,所以跟踪物体上有两个框。

    2020-08-05
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  • 基于matlab的perclos疲劳检测[界面andGUI].zip

    大家好,本课题为基于MATLAB GUI可视化平台的疲劳驾驶检测。采用的是perclos算法。流程基本为:视频分帧,对每帧进行基于肤色的人脸定位,去除干扰区域,灰度积分算法进行人眼定位,统计闭眼睁眼帧数,利用perclos定理统计闭眼频率,从而得出结果是否疲劳。如果疲劳则会发出滴滴滴滴的警报声。

    2020-08-05
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  • MATLAB离散余弦DCT数字水印【GUIand多种攻击,评价鲁棒性】.zip

    该课题为基于MATLAB的离散余弦DCT数字水印技术。带有人机交互GUI界面,方便操作。流程为:读取载体,水印图像,嵌入,各种不同攻击,然后提取水印,计算峰值信噪比psnr和互相关系数nc来评价鲁棒性,得出DCT算法,在不同攻击条件下的抗干扰能力。其他算法DWT,DFT,lsb等都是可二次改造,本设计带算法原理技术文档。

    2020-08-05
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  • MATLAB图像去雾处理(GUIand详细注释).zip

    现在我国尤其是北方城市,工业发达,废弃排放严重,这使得雾霾越来越厉害,让能见度极低。这严重影响了我们的交通系统,导航系统,卫星定位系统等,给人民出行,工作带来极大的不便利。目前市场上高清拍摄设备虽然可以让成像清晰点,但是造价高昂。如果有一套软件处理系统,可以实时地处理含雾的图像,让成像去雾化,让图像变得清晰,将会很受欢迎。 该课题为基于MATLAB的图像去雾系统,采用局部直方图,全局直方图,retinex三种算法进行图像去雾。为了让界面更加美观,可以增加GUI人机交互界面,在GUI上显示去雾前后对比图,方法选择按钮,提示信息框,以及评价参数如灰度直方图,峰值信噪比PSNR等。

    2020-08-05
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  • 基于MATLAB面部的人数统计系统[戴口罩andGUI界面].zip

    该课题为基于面部的人数统计系统,在MATLAB平台,带有GUI界面。实时分割出人脸,并且计数,将分割到的人脸进行单独地显示出来。可识别戴口罩,也可以识别非戴口罩。还可以二次开发成口罩识别系统,尤其是20年疫情情况下,结合该时代背景,是一个很不错,有创新的选题。

    2020-08-05
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  • MATLAB人脸识别【GUI界面and详细注释】.zip

    该课题为基于MATLAB平台,采用主成分分析法即PCA算法的人脸识别系统。带有一个GUI界面,可以换自己人脸,也可以直接用ORL人脸库。流程是:选择样本库和测试库,选择测试人脸,PCA进行人脸降维,得到人脸特征值,对比人脸特征值,利用欧式距离对比大小,根据最近邻法则得出结果,输出具体是哪个人。可以二次拓展,改造成:输出个人信息,如姓名,学号等,也可以从一副完整的生活照中先定位人脸,训练,再识别,以及做成人脸考勤,门禁等应用。

    2020-08-05
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  • MATLAB车牌识别系统(GUI界面and库外识别and计时计费).zip

    本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统,是基于蓝底车牌定位,模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像,并自动在图像中检测车牌,进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此,机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似,大致可分为五个步骤,如下。 (1)图像预处理:在整个车牌识别系统中,由于采集进来的图像为真彩图,再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因,图像质量并不高,其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别,所以在进行车牌分割和识别处理之前,需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 (2)车牌定位:首先对车牌的二值图片进行形态学滤波,使车牌区域形成一个连通区域,然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选,获取车牌区域的具体位置,完成从图片中提取车牌的任务。 (3)车牌分割:首先对车牌进行水平投影,去除水平边框;再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知,与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔,与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度,并以此为依据对车牌进行分割。 (4)字符识别:本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中,首先建立标准字库,再将分割所得到的字符进行归一化,将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较,最后把误差最小的字符作为结果显示出来。并且进行语音播报。 (5)入库、出库分别计算时间,记录时间差,按照某标准识别停车费用。同时具备识别是否是库内外的功能,如果是库内车牌,则不管停车多久,都不计费。

    2020-08-05
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