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基于OpenCV的身份证识别系统——含完整代码及数据，可直接运行的毕业设计项目

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简介：
本项目为基于OpenCV开发的身份证自动识别系统，包含详细注释和数据集，提供完整源代码，便于毕业设计学习与实践。 idCard是一个开源的身份证识别系统，旨在成为一个简单、高效且准确的非限制场景下的身份证识别库。与其它类似的系统相比，idCard具有以下特点：它基于openCV这个开源库开发，这意味着你可以获取全部源代码，并移植到opencv支持的所有平台。它是用Java语言开发的；其识别率较高，在图片清晰的情况下，号码检测和字符识别可以达到90%以上的精度。 待完成的工作包括身份证头像中的中文字符训练、姓名、民族、性别及出生日期等信息的定位识别。 此版本已在以下平台上测试通过：Windows 7 64位系统，Eclipse (Luna)开发环境，jdk1.8.0_45运行时环境，junit 4单元测试框架以及opencv3.3计算机视觉库。

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  • 基于OpenCV的身份证识别系统——含完整代码及数据，可直接运行的毕业设计项目
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    本项目为基于OpenCV开发的身份证自动识别系统，包含详细注释和数据集，提供完整源代码，便于毕业设计学习与实践。 idCard是一个开源的身份证识别系统，旨在成为一个简单、高效且准确的非限制场景下的身份证识别库。与其它类似的系统相比，idCard具有以下特点：它基于openCV这个开源库开发，这意味着你可以获取全部源代码，并移植到opencv支持的所有平台。它是用Java语言开发的；其识别率较高，在图片清晰的情况下，号码检测和字符识别可以达到90%以上的精度。 待完成的工作包括身份证头像中的中文字符训练、姓名、民族、性别及出生日期等信息的定位识别。 此版本已在以下平台上测试通过：Windows 7 64位系统，Eclipse (Luna)开发环境，jdk1.8.0_45运行时环境，junit 4单元测试框架以及opencv3.3计算机视觉库。
     
  • 基于OpenCV的人脸识别课堂抬头率检测GUI系统完整代码及直接运行 毕业设计项目
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    本毕业设计项目提供了一个完整的基于OpenCV的人脸识别和课堂抬头率检测GUI系统，附带详尽代码与运行实例，支持直接执行。 本项目设计并实现了一个简易的抬头率检测系统。该系统通过调用摄像头获取教室内的实时图像，并进行人脸识别以计算课堂上的实时抬头率。此外，结合数据库中的选课人数数据来进一步分析学生参与度。 该项目还包括一个用户界面操作模块，方便管理人员查看和管理相关数据。 项目包含以下内容： - 系统运行所需的全部源代码（包括 ipython 和 py 两种格式的文件），均可独立完整地运行。 - 训练好的人脸识别模型文件 - 运行测试所需的照片和数据 本段落档仅介绍.ipynb 文件的内容，对应的.py 文件具有相同的功能。 具体文件如下： - camera.ipynb：实现调用摄像头截取图像并存储在本地的代码功能。 - code0_initial.ipynb：这是最原始的核心代码。人脸识别部分参考了 dlib 的一个样例程序，并保留了一些英文注释以供理解环境配置中可能遇到的问题，有兴趣可以查看这部分内容。 - code1_window_and_face_recognition.py.ipynb：此文件是一个较为完整的版本，在实现上述功能的基础上增加了用户界面（UI）。
     
  • 基于Python Mediapipe OpenCV的手势识别与手指计数完整代码及测试数据，适用于计算机毕业设计，可直接运行
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    本项目提供了一套完整的手势识别和手指计数解决方案，采用Python、Mediapipe及OpenCV技术栈。包含详尽的源码及测试数据，适合用作计算机专业毕业设计，并支持直接运行与调试。 我们将使用Python的OpenCV模块和手部模型模块mediapipe。在安装这些库时，请按照以下步骤操作： - OpenCV是一个常用的图像识别模块。 - Mediapipe是谷歌开发并开源的一个多媒体机器学习框架。 可以通过pip命令来安装这两个库： ``` pip install opencv-python pip install mediapipe ``` 如果你的电脑上已装有Anaconda，建议在Anaconda环境命令行中进行相应模块的安装，以便构建更具体的机器学习环境。 当成功安装了OpenCV和mediapipe之后，在Python代码中可以这样导入： ```python import cv2 import mediapipe as mp ```
     
  • 基于YOLOv3、FaceNet及SVM的人脸检测与识别系统完整代码——计算机毕业设计，可直接运行
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    本作品为基于YOLOv3框架的人脸检测结合FaceNet特征提取和SVM分类器实现人脸识别的完整项目。提供详尽代码，支持直接运行，适用于计算机专业毕业设计或研究参考。 项目结构： - data： - baseface：包含图片、根据这些图片训练的128维向量以及文件夹与人名映射文件。 - 0：第一个人的照片，标签为0。 - 1：第二个人的照片，标签为1。 - n：第n个人的照片，标签为n。 - map.txt：包含各个文件夹对应的人名的映射信息。 - vector.csv：根据这些图片得到的128维向量及其类别（即文件夹名称）的信息。 - weights_facenet：facenet模型文件。 - weights_yolo：yolov3模型，经过微调后使用。 - weights_svm：基于vector.csv训练出的支持向量机(SVM)模型。 - face-names：预测类别的默认设置信息即可。 - yolo_anchors.txt：在训练yolov3时得到的聚类锚框。 - net： - 包含用于处理项目的yolo和facenet网络配置。
     
  • 基于Android的人脸门禁系统（计算机毕业设计，含完整代码，可直接运行）
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    本项目为一款基于Android平台开发的人脸识别门禁控制系统，包含完整源代码，支持直接部署和运行。 一、研究目的 传统的门禁系统主要依赖钥匙作为验证手段，这种方式不仅不够便捷，在钥匙丢失的情况下还会带来严重的安全隐患。相比之下，人脸作为一种易于获取的生物特征，具备唯一性和稳定性，并且在使用过程中无需与设备接触，因此可以被视为新一代门禁系统的理想验证方法。随着Android移动设备性能的不断提升，如今在这些设备上实现人脸识别已经成为可能。本项目旨在设计并开发一个基于Android平台的人脸识别门禁系统，并针对实际应用中可能出现的光照变化、人脸姿态改变等问题提出了相应的解决方案。 二、研究内容及实验结果 1）正脸判断算法的研究与实施：在进行人脸识别时，由于人脸角度的变化可能会导致识别准确率下降。为此，我们首先实现了基于Haar特征和Adaboost的人脸检测算法，能够定位出整个面部轮廓以及双眼的具体位置。在此基础上，通过分析脸部及眼部之间的关系提出了一个用于判定正面视角的方法。实验结果表明此方法在很大程度上缓解了人脸姿态变化对整体识别效果的影响。 2）LBP+PCA人脸识别技术的研究：我们探讨并结合局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA），研究了一种新的特征提取方案。相比单独使用PCA，这种组合方法能够更好地应对光照变化对人脸识别精度带来的负面影响。此外，还采用了支持向量机技术来处理所提取的特征数据。
     
  • 基于Python OpenCV的车牌识别毕业设计详解及完整可执行代码
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    本作品为基于Python和OpenCV库实现的车牌识别系统，包含详细的设计说明与完整的源代码，适用于高校毕业生进行项目实践。 基于Python OpenCV的车牌识别系统适用于毕业设计项目。该系统能够通过摄像头实时识别小车车牌，并记录拍照时间和保存车辆图片。在发挥部分，可以存储超过100个以上的车牌进行比对分析。整个代码支持一键运行且非常详细，适合用于展示和学习目的。
     
  • 带有GUI界面的OCR车票识别系统完整代码及数据 直接运行 毕业设计材料
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    本资源提供一个完整的带GUI的OCR车票自动识别系统的源代码和相关数据集，支持直接运行与二次开发。适用于毕业设计、科研学习等场景。 基于GUI界面的OCR车票识别系统 完整代码+数据 可直接运行 毕业设计
     
  • 基于PyTorch Vision Transformer的乳腺癌图像分类完整代码及数据（含毕业设计，可直接运行）
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    本资源提供了一套完整的基于PyTorch框架下的Vision Transformer模型实现乳腺癌图像自动分类的代码和训练数据集。适用于高校计算机专业学生的毕业设计项目，可以直接下载并运行进行模型训练与测试。 基于PyTorch Vision Transformer的乳腺癌图像分类完整代码及数据，可以直接运行，适用于毕业设计项目。
     
  • 毕业设计：含Transformer模型的序列数据二分类完整代码及数据（可直接运行）.zip
    优质
    本资源提供一个包含Transformer模型的序列数据二分类项目，附有完整代码和可以直接使用的数据集，便于学习与实践。 毕业设计：基于Transformer的序列数据二分类完整代码及可以直接运行的数据集。