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自动化课程中的图像采集与处理期末大作业

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简介：
本项目为自动化专业图像采集与处理课程的期末大作业，涵盖图像捕捉、预处理及特征提取等关键技术，旨在培养学生在实际问题中应用计算机视觉的能力。 图像采集与处理课程的期末大作业包括：1.课上实践程序源码、演示视频及实验报告；2.自选大作业（车辆检测）的相关运行文件（包含源码及相关工具）、演示视频以及论文报告。

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  • 自动化课程中的图像采集与处理期末大作业
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    本项目为自动化专业图像采集与处理课程的期末大作业，涵盖图像捕捉、预处理及特征提取等关键技术，旨在培养学生在实际问题中应用计算机视觉的能力。 图像采集与处理课程的期末大作业包括：1.课上实践程序源码、演示视频及实验报告；2.自选大作业（车辆检测）的相关运行文件（包含源码及相关工具）、演示视频以及论文报告。
     
  • MATLAB图像处理课程设计期末作业
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    本课程设计是MATLAB图像处理课程的期末作业，涵盖了图像的基本操作、滤波、变换及特征提取等内容，旨在提高学生的实践能力与创新能力。 动态加载图片并进行截图处理后，可以执行傅里叶变换、红绿通道转换以及开运算与闭运算操作。此外，还可以向图像添加不同类型的噪声，如椒盐噪声或高斯噪声，并使用中值滤波、均值滤波和高斯滤波等方法对这些噪声进行过滤。其他常见的处理步骤还包括旋转图片、上下翻转及左右翻转操作。尽管这里提到的是C++分类下的内容，但实际上所用语言为Matlab。
     
  • 数字图像处理课程期末作业_无名.zip
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    本压缩文件包含一组数字图像处理课程的期末作业，内含各种图像处理技术的应用示例和相关代码，旨在展示学生对课程内容的理解与实践能力。 《数字图像处理期末作业》是学生在学习该课程过程中的一项实践任务。此项目旨在让学生深入理解和应用图像处理的基本理论和技术。“数字图像处理_no_name.zip”压缩包包含完成这项作业所需的文件，包括文档和代码结果。 两个主要的文档文件为《数字图像处理_new.docx》与《数字图像处理_new.pdf》，它们可能是指导书或学生的报告。这些文档详细说明了作业要求、操作步骤以及分析结果等内容。其中可能涵盖像素概念、色彩空间（如RGB、HSV）、二维表示方法及基本图像操作（平移、旋转和缩放）等基础知识，同时也会涉及更高级的技术，例如直方图均衡化、滤波器应用（高斯滤波与中值滤波），以及边缘检测算法（Canny 和 Sobel 算法）和特征提取技术（如SIFT 和 SURF）。 “code”文件夹内包含了实现上述图像处理算法的源代码，这些可能使用了Python、MATLAB或C++等编程语言。此部分通常分为读取图像、预处理操作、执行特定算法及展示保存结果四个步骤。通过分析和运行这部分代码，学生可以直观地理解图像处理流程，并加深对相关知识点的理解。 “result_image”文件夹中则存储了经过各种技术处理后的图片，与原始图片对比后可以看出不同方法的效果差异。这可能包括增强对比度、去除噪声、边缘检测等基础操作的结果图，也可能包含更复杂的如图像分割或目标识别的可视化结果。 通过这个压缩包中的资源和内容，学生能够系统地学习并实践数字图像处理技术从理论到应用的所有方面，并且提高自己的实际动手能力。此外，这还是一个很好的复习工具，有助于深入理解和掌握相关知识要点。
     
  • 数字图像处理课程期末论文作业.doc
    优质
    《数字图像处理课程期末论文作业》涵盖了学生在学期结束时完成的研究项目和学术探讨，内容涉及图像增强、压缩与识别等关键技术领域。 数字图像处理期末论文作业.doc
     
  • 【期末课程设计】利用Matlab开发的图像处理软件+大作业
    优质
    本项目为期末课程设计作品，采用MATLAB平台开发图像处理软件。涵盖图像的基本操作、滤波及边缘检测等功能模块，旨在通过实践提升编程与算法应用能力。 设计一个简易的 Matlab GUI 界面程序，包含以下功能：打开与保存图像时均使用文件名设置对话框；当下拉菜单中的条目被选中时，在列表框中实时记录当前选择；通过编辑框实现相关参数的交互式输入；将输入图像及处理后的结果显示在相应的坐标轴上；界面包括工具栏和菜单栏，当选择其下的组件成分时，可以执行阈值分割、形态学处理和直方图展示等图像处理行为；修改 figure 窗口的“Name”属性为设计者的姓名和学号。压缩包内包含源代码一份、测试图片一张及 app 图标一枚。
     
  • 北京大学自然语言处理导论课程期末作业
    优质
    本课程为北京大学开设的自然语言处理导论课期末作业集合，涵盖文本分析、机器翻译与情感识别等多个领域，展示了学生在理论学习基础上的实际应用能力。 北京大学自然语言处理导论期末大作业包括中文自动分词和结构化感知器的内容。
     
  • 数字图像处理期末作业及课程考核报告.rar
    优质
    这份资源文件包含了数字图像处理课程的期末作业与考试情况分析报告，内容涉及图像处理技术的应用、实验操作和理论知识的理解。适合于学习或教学该课程时参考使用。 压缩包包含.m和.fig文件以及文档。具体内容要求如下： 一、设计部分（70分） 第一部分：编写一个基于GUI的图像处理程序/软件，功能按钮及界面布局由自己设定，并遵循美观大方、操作方便的原则。（30分） 第二部分：项目设计内容（40分） 1. 绘制灰度直方图并实现直方图均衡化；（10分） 2. 灰度图像的对比度增强；（5分） 3. 图形的几何变换；（5分） 4. 对图像进行加噪处理，使用输入参数控制不同类型的噪声，并通过空域和频域滤波器对其进行修复。（10分） 5. 使用roberts、prewitt、sobel及拉普拉斯算子对图像边缘进行提取。（10分） 二、课程报告（30分）：在程序设计完成后，撰写项目设计说明书。要求说明界面功能，上述算法的原理、流程和作用，并对比分析运行结果。
     
  • 数字图像处理实验报告及期末大作业
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    本课程涉及基于MATLAB平台开展的数字图像处理实验，内容涵盖图像的基本操作、滤波增强、频域变换等，并完成一项综合性的期末项目。 南京工程学院数据科学与大数据技术专业的学生正在整理复习数字图像处理的相关内容。
     
  • UML课程期末大作业
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    本课程的大作业是使用UML工具设计并实现一个软件系统。学生需完成需求分析、类图绘制及代码编写等环节，旨在培养模型驱动的设计思维和团队协作能力。 期末作业选题建议： 一、实验目的与任务 1. 目的：通过本次实验加深对本学期所学内容的理解，并掌握使用Rational Rose2003进行软件建模的技术，同时熟悉面向对象的思想及UML基本概念，提高系统分析和设计能力。 2. 任务：选定课题、组建团队并合理分配成员职责；适应项目管理环境；培养团队合作精神。 二、实验内容与要求 根据各组所选的主题，小组推荐一名组长负责项目的整体规划，并确保资源的适当调配。每位参与者需明确其在特定环节中的角色和责任。全体组员需要就关键问题达成一致意见并进行有效的沟通交流，以推动项目进程；熟悉分析设计流程及具体UML建模技巧。 三、实验题目 期末作业可以参考附录1中提供的选项或者根据个人兴趣选取一个实际存在的场景来构建模型（如餐饮服务、课堂学习等）。任何领域都可以作为选题范围。 四、实验步骤 1. 需求分析：编写需求说明文档并创建用例图及其关键用例描述。 2. 结构化设计阶段，制作系统的类图以体现对象之间的关系和属性。 3. 行为建模：依据所建立的用例模型选择合适的工具和技术来描绘系统的行为模式（顺序、协作及状态变化等）。 4. 设计实现：完成构件图与部署图的设计工作。