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《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》含30例实例代码包（全量源码+解析文档+数据）.rar

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简介：
该资源包含《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》一书中的全部实例代码、解析文档和相关数据，适合深入学习与实践。 1. 资源内容：《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》包含30个案例的配套代码（完整源码+说明文档+数据）。 2. 代码特点：采用参数化编程，方便更改参数；编程思路清晰、注释详尽。 3. 适用对象：适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业及毕业设计使用。 4. 更多仿真源码和数据集可供下载（具体资源请自行寻找）。 5. 作者介绍：某知名企业的资深算法工程师，拥有10年的工作经验，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法等领域有丰富的仿真实验经历。擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测等领域的研究与开发。

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  • 《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》含30例实例代码包（全量源码+解析文档+数据）.rar
    优质
    该资源包含《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》一书中的全部实例代码、解析文档和相关数据，适合深入学习与实践。 1. 资源内容：《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》包含30个案例的配套代码（完整源码+说明文档+数据）。 2. 代码特点：采用参数化编程，方便更改参数；编程思路清晰、注释详尽。 3. 适用对象：适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业及毕业设计使用。 4. 更多仿真源码和数据集可供下载（具体资源请自行寻找）。 5. 作者介绍：某知名企业的资深算法工程师，拥有10年的工作经验，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法等领域有丰富的仿真实验经历。擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测等领域的研究与开发。
     
  • 《MATLAB计算机视觉与深度学习实战案例详解（代码合集1-30）完整版ZIP-深度学习代码类资源》
    优质
    本书为《MATLAB计算机视觉与深度学习实战案例详解》提供配套的源代码合集，包含第1至30个实例的具体实现代码，旨在帮助读者深入理解和掌握相关技术和应用。 第1章 基于直方图优化的图像去雾技术 第2章 基于形态学的权重自适应图像去噪 第3章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 第4章 基于Hough变换的答题卡识别 第5章 基于阈值分割的车牌定位识别 第6章 基于分水岭分割进行肺癌诊断 第7章 基于主成分分析的人脸二维码识别 第8章 基于知识库的手写体数字识别 第9章 基于特征匹配的英文印刷字符识别 （此处省略部分内容） 第16章 基于Hu不变矩的图像检索技术 第17章 基于Harris角点特征检测 第18章 基于GUI搭建通用视频处理工具
     
  • 《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》配套代码
    优质
    本资源为《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》一书提供配套代码，帮助读者通过实践深入理解计算机视觉与深度学习的核心技术。 1. 直方图优化去雾技术 2. 基于形态学的权重自适应图像去噪 3. 多尺度形态学提取眼前节组织 4. 基于分水岭算法的肺癌分割诊断 5. 基于Harris 角点检测（可以直接使用MATLAB自带函数） 6. 基于K均值的数据类算法分割（算法运行时间较长） 7. 区域生长算法进行肝部肿瘤分割（原始方法精度不高）
     
  • Matlab计算机视觉及深度学习实战教程代码.zip
    优质
    本资源为《Matlab计算机视觉及深度学习实战教程》配套源代码，涵盖图像处理、模式识别与神经网络应用等内容，适用于科研和教学。 目录及功能介绍 * [01] 直方图优化去雾技术 * [02] 基于形态学的权重自适应图像去噪 * [03] 多尺度形态学提取眼前节组织 * [06] 基于分水岭算法的肺癌分割诊断 * [17] 基于Harris 的角点检测（可以直接使用MATLAB自带函数） * [22] 基于K均值的数据分类算法分割（该方法耗时较长） * [27] 区域生长算法进行肝部肿瘤分割（原始分割精度有待提高）
     
  • PyTorch深度学习实战代码示例
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    本书通过丰富的PyTorch深度学习实战案例和详细代码解析，帮助读者深入理解并掌握构建高效神经网络模型的技术与方法。 本资源包含《Pytorch 深度学习实战》一书中的代码文件，涵盖了书中涉及的所有内容。作者为伊莱 斯蒂文斯牟大恩。
     
  • MATLAB中的深度学习与计算机视觉源码
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    本资源深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中利用深度学习技术进行计算机视觉应用开发，包含丰富的源代码示例。 深度学习（DL）是机器学习（ML）领域中的一个新方向，它使机器学习更接近最初的目标——人工智能（AI）。深度学习旨在从样本数据中发现内在规律并构建表示层次，在此过程中获得的信息有助于解释文字、图像和声音等类型的数据。其最终目标在于让计算机能够像人类一样具备分析与学习能力，并且可以识别文本、图片以及音频信息。 作为一种复杂的机器学习技术，深度学习在语音和图像识别方面取得了显著成果，远超以往的技术水平。自2016年阿尔法狗战胜人类围棋选手之后，深度学习的热度持续上升。然而，在喧嚣过后人们开始回归理性思考：尽管人工智能已经取得了一些进展，但距离真正的智能还有很长一段路要走。
     
  • 深度学习实战案例解析详解
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    本书深入浅出地剖析了深度学习的核心概念与技术，并通过一系列详实的实战案例，帮助读者全面掌握深度学习的应用实践。 1. CNN用于图像分类 2. LSTM用于文本分类 3. LSTM用于命名实体抽取 4. YOLO用于目标检测 5. 图像分类使用CNN 6. 目标定位和识别使用RCNN 7. 图像重建采用自动编码器(Auto-encoder) 8. 文本识别利用RNN实现 9. 实体标注通过LSTM完成 10. 手写数字生成运用GAN技术 11. 逻辑回归应用于图像分类
     
  • 飞桨深度学习实战之计算机视觉-PPT学习资料-1
    优质
    本PPT介绍了基于飞桨平台的深度学习在计算机视觉领域的应用实践，涵盖图像识别、目标检测等关键技术，并提供实战案例解析与代码实现指南。 第一章 计算机视觉概述 计算机视觉是深度学习领域中最热门的研究方向之一，在众多行业中得到了广泛应用。本章详细介绍了计算视觉的发展历程，并简要概括了该领域的核心任务，同时选取了一些典型的案例来展示计算机视觉在智慧城市、农业、能源电力及自动驾驶等不同场景中的应用价值。此外，还介绍了几种常用的计算机视觉处理工具（如OpenCV），以便读者更好地理解和使用这些技术。最后对当前和未来几年内计算机视觉的发展趋势进行了展望。 通过本章的学习，读者将能够掌握以下内容： - 了解计算视觉的历史背景和发展脉络； - 掌握该领域的主要任务及应用场景； - 熟悉一些常用的图像处理工具； 第二章 深度学习开发框架 深度学习开发框架在项目实践中扮演着至关重要的角色。本章节主要介绍了国内当前流行的三种主流深度学习开发平台，并着重讲解了飞桨（PaddlePaddle）这一开源框架，它凭借其出色的性能和用户友好的设计而受到广泛认可。 通过阅读此章，读者将能够掌握以下知识： - 明确使用深度学习框架的重要性和必要性； - 了解三大主流框架的基本信息及其各自的特点；