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【图像计数】基于图像识别的物体计数【含Matlab源码 393期】.zip

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简介：
本资源提供了一种基于图像识别技术进行物体自动计数的方法，并附带了使用MATLAB实现的完整代码，适合研究和学习用途。 【图像计数】图像识别物体计数【含Matlab源码】.zip

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  • 【图像计数】基于图像识别的物体计数【含Matlab源码 393期】.zip
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    本资源提供了一种基于图像识别技术进行物体自动计数的方法，并附带了使用MATLAB实现的完整代码，适合研究和学习用途。 【图像计数】图像识别物体计数【含Matlab源码】.zip
     
  • 基于MATLAB的手写数字图像识别（含图像数据集和源代码）
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    本项目利用MATLAB开发手写数字图像识别系统，包含大量训练数据集及完整源代码，适用于机器学习与模式识别课程教学及研究。 本课程设计旨在通过BP神经网络对手写的0-9数字图像进行分类识别，并获得高分成绩。图像数据存储在名为Img的文件夹内，每个数字类别包含55个样本，总共包括了550张手写数字图像。 使用MATLAB工具中的all_data.mat文件可以将所有图像数据加载到工作区中以便进一步处理。载入的数据是一个四维数组（900×1200×10×55），其中900x1200代表每幅图片的尺寸或分辨率，而数字“10”表示了从“0-9”的十个类别，最后的55则指每个类别的样本数量。 整个设计过程分为八个步骤：①加载图像数据；②裁剪掉不必要的信息；③进行特征选择与提取；④对特征进行预处理；⑤划分训练集和测试集；⑥网络训练阶段；⑦执行测试以评估性能表现；以及最后的用户验证环节。通过多次试验，该模型在各类别的分类准确率上均超过了95%。 代码中详细解释了每个步骤的操作，并附有注释帮助读者更好地理解BP神经网络的工作原理和实现细节。此外，在用户验证阶段还提供了交互界面供客户进行测试与反馈，鼓励有兴趣的读者在此基础上进一步开发出一个图形用户接口或API端口以完善课程设计成果。
     
  • 基于MATLAB的小偷体貌特征图像识别（含源码和图像）.rar
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    本资源提供基于MATLAB实现的小偷体貌特征图像识别系统，包含详细代码与测试图像数据，适用于研究与学习。 1. 资源内容：基于Matlab实现小偷体貌识别仿真的源码及数据集。 2. 代码特点：采用参数化编程方式，便于更改参数设置；程序结构清晰、注释详尽易懂。 3. 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生用于课程设计、期末作业或毕业设计项目。 4. 更多仿真源码及数据集资源可自行寻找所需内容下载使用。 5. 作者简介：某知名公司资深算法工程师，拥有十年以上Matlab、Python、C/C++与Java编程经验，并专注于YOLO算法仿真实验；在计算机视觉、目标检测模型构建、智能优化技术应用等领域具有丰富实践经验。此外，在神经网络预测分析、信号处理技巧开发以及元胞自动机研究等方面亦有所长，擅长多种领域内的仿真试验项目设计及实现工作。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理与车牌识别课程设计（含源码）.doc
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    本文档提供了一个使用MATLAB进行数字图像处理及车牌识别的完整课程设计案例，包含详细教程和源代码。适合学习和研究数字图像处理技术的学生和研究人员参考使用。 字图像处理车牌识别课程设计的MATLAB实现。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理与车牌识别课程设计（含源码）.docx
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    本文档提供了一个使用MATLAB进行数字图像处理及车牌识别的完整项目教程和源代码，适合学习相关技术的学生和开发者参考。 数字图像处理车牌识别课程设计MATLAB实现附源代码.docx
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理与车牌识别课程设计（含源码）.doc
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    本文档提供了基于MATLAB进行数字图像处理及车牌识别项目的详细指导和完整源代码，适用于课程设计、学习研究和技术开发。 数字图像处理车牌识别课程设计是计算机领域的一种常见技术应用，涉及图像处理、模式识别及机器学习等多个方面知识。本项目旨在通过MATLAB平台让学生熟悉图像处理的基本原理与编程技巧，并提高实践能力。 在设计过程中，首要目标是理解和运用各种图像处理方法，例如预处理、边缘检测和特征提取等。预处理是为了改善图像质量，通常包括去噪、平滑及直方图均衡化步骤，以增强车牌的可识别性。例如，对过亮蓝色部分加深颜色以及去除白色点和车牌铆钉的处理均属于预处理的一部分。 车牌定位是系统的关键环节，它一般包含图像预处理与边缘提取模块，以及定位和分割模块。其中，图像预处理旨在解决因光照、拍摄距离等因素导致的模糊或歪斜问题；而Canny算法及Sobel算子等边缘检测方法可用于找到车牌边界，并通过定位和分割确定车牌在图像中的精确位置。 字符分割和识别是后续步骤，通常涉及二值化、连通成分分析以及模板匹配技术。将图像转换为黑白两色的二值化处理便于进一步操作；区域生长及轮廓跟踪等方法可实现单个字符的分离，并通过与标准字符模板进行比较完成最终识别。 MATLAB提供了丰富的图像处理函数，如`imerode`用于腐蚀操作，`imdilate`则执行膨胀功能。这些形态学工具可用于去除噪声并突出边缘特征。此外，还可能用到诸如读取（imread）、显示（imshow）和保存（imwrite）图像的其他实用函数。 实际开发中需注重代码可读性及注释编写以方便调试与理解；同时考虑到大量计算需求，系统性能对处理器速度及内存有一定要求，并应确保在不同操作系统环境下运行无误。通过不断实践和完善，可以构建出稳定的车牌识别系统，在智能交通和安防监控等领域具有重要应用价值。 综上所述，数字图像处理车牌识别课程设计是理论与实践相结合的项目，有助于学生深入理解图像技术并提升编程及问题解决能力。
     
  • 【图像加密】基于仿射变换的数字图像置乱【含Matlab源码 1171期】.zip
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    本资源提供了一种基于仿射变换的数字图像加密方法，采用MATLAB实现，并附带源代码。适用于研究与学习数字信息安全技术。编号为1171期。 【图像加密】仿射变换数字图像置乱方法及Matlab源码分享.zip
     
  • 基于MATLAB的水果图像识别源代码及GUI设计图
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    本项目提供了一套完整的基于MATLAB的水果图像识别系统源代码和用户界面设计图形。利用机器学习技术实现对多种水果的有效分类与辨识，适用于科研、教育及实际应用场景。 在本项目中，我们主要探讨的是使用MATLAB进行水果图像识别的技术实现。作为一款强大的数值计算与数据可视化工具，MATLAB同样适用于图像处理及计算机视觉领域。以下将详细介绍基于MATLAB的水果图像识别系统及其相关知识点。 1. **图像预处理**：这是图像识别流程中的第一步，包括灰度化、直方图均衡和二值化等操作。这些步骤有助于增强对比度，消除噪声，并使后续特征提取更加有效。 2. **特征提取**：此环节是从图像中抽取有用信息的关键部分，在水果识别场景下可能涉及的颜色、纹理及形状的特征包括颜色直方图、梯度直方图和边缘检测（如Canny算法）等。MATLAB提供了多种函数，便于实现这些操作。 3. **分类器设计**：常见的机器学习模型有支持向量机(SVM)、神经网络与决策树等。项目中可能使用SVM或其他类型的学习模型进行训练，并通过已知水果特征和类别的关系来构建能够区分不同种类的分类器。 4. **GUI设计**：利用MATLAB强大的图形用户界面(GUI)工具，可以方便地开发交互式应用。这些应用通常包括图像输入、参数设置以及结果显示等功能模块，便于用户上传待识别的图片并查看结果。 5. **样本集创建**：为了训练和测试分类器，需要准备包含各种光照条件、角度变化及背景环境下的水果样例图作为数据支持。 6. **模型训练与评估**：通过已标注的数据来训练机器学习模型，并利用交叉验证或留出法等方法进行性能评测。在这一过程中还需要考虑特征选择和参数优化以提高效果。 7. **图像识别流程**：整个过程大致包括读取输入图像、预处理、特征提取、分类决策以及显示结果这几个步骤，每一环都致力于提升最终的准确性。 8. **实际应用领域**：此类系统可用于农业自动化、超市水果分拣或在线购物平台中的物品辨识等领域，以提高工作效率及精确度。 9. **源代码分析**：项目提供的源码涵盖上述所有环节的具体实现方法。对于初学者而言，这是一份很好的学习材料，有助于理解图像处理与机器学习技术在MATLAB环境下的应用。 综上所述，基于MATLAB的水果图像识别系统集成了多个领域的知识和技术（如图像处理、特征工程、机器学习和GUI编程等），为深入理解和实践提供了宝贵的机会。通过研究这些源代码，开发者不仅能掌握如何使用MATLAB进行图像识别任务，还能提升自身的算法设计与编程技能。
     
  • 基于图像分割的手指计数识别
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    本研究提出一种基于图像分割技术的手指计数识别方法，通过精确区分手指轮廓和背景，实现复杂背景下手指数量的准确统计。 基于图像分割的指尖个数识别方法使用肤色分割来区分目标（通常是人的皮肤）和背景。通常情况下，人的皮肤色值位于H = 0到H = 50之间，S = 58到S = 173范围内。
     
  • 基于图像识别的MATLAB仿真（含完整源码和数据）.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的图像识别系统，包含完整的源代码及测试所需的数据集。适合学习和研究使用。 资源内容为基于图像识别的Matlab仿真（完整源码+数据）。该代码特点包括参数化编程、易于更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象：工科生、数学专业学生及算法学习者等。 作者是一位资深的大厂算法工程师，拥有十年使用Matlab、Python、C/C++和Java进行算法仿真的经验。擅长领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机图像处理、智能控制以及路径规划等多方面的技术研究与应用实验。 欢迎交流学习。