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数字图像处理大作业：基于CUB-200-2011的数据集进行图像细粒度分类项目

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简介：
本项目为数字图像处理课程的大作业，采用CUB-200-2011数据集，旨在实现鸟类图像的细粒度分类，提升对复杂背景下的目标识别能力。 数字图像处理大作业涉及图像细粒度分类，使用CUB-200-2011数据集，在北京大学完成。

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  • 数字图像处理大作业：基于CUB-200-2011的数据集进行图像细粒度分类项目
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    本项目为数字图像处理课程的大作业，采用CUB-200-2011数据集，旨在实现鸟类图像的细粒度分类，提升对复杂背景下的目标识别能力。 数字图像处理大作业涉及图像细粒度分类，使用CUB-200-2011数据集，在北京大学完成。
     
  • 图像细粒度分类的数字图像处理大作业——基于CUB-200-2011数据集（北京大学）
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    本项目为北京大学数字图像处理课程的大作业，旨在实现图像的细粒度分类。采用CUB-200-2011鸟类数据集进行模型训练与测试，探索深度学习技术在生物分类中的应用。 数字图像处理大作业涉及图像细粒度分类任务，使用CUB-200-2011数据集，并由北京大学提供指导和支持。
     
  • [实战]细粒度的200类鸟类图像分类
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    本项目专注于细粒度的200类鸟类图像分类研究，通过深度学习方法实现对不同种类鸟类进行精确识别与区分。 实战项目：200类鸟类细粒度分类识别 在进行鸟类细粒度分类之前，让我们先回顾一下图像分类的基础知识。图像分类是计算机视觉中最基础的任务之一，从最初的入门级任务如MNIST手写数字识别、猫狗二分类到后来的ImageNet挑战赛等大规模数据集上的应用。随着数据量的增长和算法的发展，图像分类模型的性能已经超越了人类水平。 在这里将图像分类任务分为两种类型：单标签图像分类和多标签图像分类。其中，多标签图像分类更符合人们的认知习惯，因为现实生活中的图片往往包含多个类别物体。而在单标签分类中，则只关注图片中最主要的对象或背景信息。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业
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    本项目为一门基于MATLAB软件的数字图像处理课程的大作业，涵盖了图像增强、滤波及边缘检测等多个方面，旨在提高学生在实际应用中解决图像处理问题的能力。 图像分割系统是一种用于进行边缘检测的工具。该系统主要包括噪声处理、边缘检测等功能，以实现对图像的有效分割。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业——图像去遮挡
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    本项目运用MATLAB进行数字图像处理，专注于解决图像中的遮挡问题。通过算法优化和实验验证，实现被遮挡物体的有效恢复与展示。 作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，并恢复被遮挡的部分。需要处理两张图片：第一张图中的前景栏杆较窄；第二张图中大部分栏杆也较细，但有一根特别粗的栏杆。 为了实现这一目标，首先要确定哪些区域被遮挡物覆盖，即生成一个 mask。这一步通过一系列图像处理技术来完成。针对第一张图片，由于其遮挡物较为狭窄，采用了 Fast Marching Method 算法进行去遮挡操作；该算法运行速度快，并且对于窄小的遮挡效果较好，但对宽度超过15像素的宽大物体修复时会产生模糊现象。 考虑到第二张图中存在较粗大的栏杆部分，这里采用 Criminisi 算法来进行处理。Criminisi 算法虽然在计算上较为耗时，但在去除较大遮挡物方面表现优异。同时对算法进行了一些调整以提升其运行效率，并保持修复质量不受影响。 此外还设计了一个简易的用户界面方便使用可执行文件操作这些图像处理功能。鉴于去遮挡过程难以通过矩阵运算实现而只能依靠 for 循环，这使得整个程序在速度上较为缓慢。为了提高性能，在实际应用中缩小了图片尺寸以减少计算时间。
     
  • 分享Matlab数字图像处理作业-图像处理.rar
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    本资源包含一系列使用MATLAB进行数字图像处理的编程作业和项目代码，涵盖了图像增强、变换与滤波等多个方面，适合学习和研究参考。 分享一个关于Matlab数字图像处理的作业——《图像处理.rar》。虽然程序比较简单，但对于新手来说也花费了大量时间查阅资料才完成老师的任务要求，希望可以为其他人提供参考。 实验内容包括： 1. 使用Matlab编程实现直方图均衡化。 2. 设计同态滤波器并使用它来改善图像质量。 3. 对某一幅图像添加不同类型的噪声（周期、椒盐噪声），然后分别通过空间域和频率域的方法抑制这些噪声。对于初学者来说，这可能会有所帮助。 提示：我的同态滤波采用的是巴特沃斯的滤波器，在频域中使用n阶巴特沃斯带阻滤波器来抑制周期性噪声（可以改为高斯滤波）。空域中的椒盐噪声则通过中值滤波去除；如果需要实现均值或最大最小滤波，只需修改for循环内的相关语句即可。 文件包括： - Figure20.jpg - Matlab数字图像处理相关的代码
     
  • 数字图像处理大作业——基于Python、OpenCV和Qt的拍照图像处理
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    本项目为数字图像处理课程的大作业，利用Python结合OpenCV和Qt框架开发了一款拍照及后期编辑软件，实现了多种图像处理功能。 该功能集包括：1. 图片文字识别；2. 空间转换；3. 图像旋转；4. 图像缩放；5. 图像翻转；6. 图像投影矫正；7. 图像二值化处理；8. 图像校正操作；9. 纹理平滑优化；10. 纹理增强技术。
     
  • 基于Python的数据图像处理大作业（图割）【100011311】
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    本作品为数据图像处理课程的大作业，运用Python编程实现图像分割技术中的图割算法，对图像进行高效精准的分割处理。项目编号：100011311。 Graph-Cut 是由 Yuri Y. Boykov 等人在 2001 年提出的一种交互式的图像分割算法，它是一种非常有用且流行的能量优化方法，主要用于前景与背景的分离以及抠图等任务。该算法的目标是找到一个最小割，将图中的顶点划分为两个互不相交的子集 S 和 T，这两个子集分别对应于图像中的前景像素集合和背景像素集合，从而完成图像分割的任务。
     
  • 基于SSA-GAN的文本生成图像-CUB鸟类数据包处理
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    本研究提出了一种基于SSA-GAN的方法用于从文本描述中生成图像，并在CUB鸟类数据集上进行了测试和验证。通过结合社会情感分析(SSA)与生成对抗网络(GAN)，提升了模型对复杂语义的理解能力，特别是在处理鸟类特征的细节方面展现出显著优势。 本资源是用于复现文本生成图像的SSA-GAN模型所需的鸟数据集元处理数据包。其中包括test、text、train文件夹以及example_filenames.txt、example_captions.txt、captions.pickle等数据文件。