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【目标识别】利用计算机视觉技术的自动报靶系统及MATLAB代码.zip

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本资源提供了一种基于计算机视觉的目标识别自动报靶系统的介绍与实现代码，采用MATLAB编写，适用于科研和教学用途。 【打靶识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统附matlab代码

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  • 【目标识别】利用计算机视觉技术的自动报靶系统及MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于计算机视觉的目标识别自动报靶系统的介绍与实现代码，采用MATLAB编写，适用于科研和教学用途。 【打靶识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统附matlab代码
     
  • 【图像识别】利用计算机视觉技术实现自动报靶系统（检测弹孔）含Matlab源码.zip
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    本资源提供了一种基于计算机视觉技术的自动报靶解决方案，能够精准检测射击后的弹孔位置。包含详细的Matlab代码与实验数据，适用于研究和教学用途。 基于计算机视觉的自动报靶系统（重弹孔）采用Matlab编程实现。
     
  • 利用MATLAB与计算机视觉技术的手势识别系统
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    本项目开发了一套基于MATLAB和计算机视觉技术的手势识别系统，能够准确捕捉并解析手势动作，为人机交互提供创新解决方案。 在计算机视觉领域的一个重要应用是使用MATLAB进行图像处理手势识别技术。这项技术能够将人的手势动作转换为电脑可以理解的形式，并实现自然的人机交互。 基于 MATLAB 和计算机视觉技术的手势识别通常包括以下步骤： 1. 数据采集与预处理：收集包含不同手势动作的图片或视频数据集，然后对这些数据进行预处理工作，比如图像增强、去噪和手势分割等操作以提高后续识别准确性。 2. 特征提取：从手部姿态图像中抽取特征信息。常用的特征包括颜色、形状及纹理等属性；对于该任务还可以利用一些特定的描述符如HOG（方向梯度直方图）或SIFT（尺度不变特征变换）来帮助提升性能。 3. 训练分类器：使用收集的数据集训练分类模型，常见的有支持向量机(SVM)、K-近邻(KNN)以及各种深度学习架构等；在MATLAB中可以利用如fitcecoc()函数进行多类别SVM的训练操作。 4. 手势识别过程：对新输入的手势图像或视频帧执行分类任务。首先提取特征，然后应用之前建立好的模型来进行预测分析。 5. 交互与反馈机制：根据手势被正确解析后的结果来完成相应的用户界面互动功能实现，例如控制游戏、模拟键盘等操作命令的下达。 以上就是基于MATLAB平台的手势识别技术的主要流程概述。
     
  • 【图像识别】利用计算机视觉技术进行红绿灯识别的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab实现的图像识别程序，专注于通过计算机视觉技术自动识别交通信号灯（红绿灯）。该代码集成了图像处理和机器学习算法，能够有效提取并分析视频或图片中的红绿灯信息，适用于智能驾驶、交通安全研究等领域。 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、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 【果蔬识别】利用计算机视觉技术进行果蔬识别（附带Matlab代码）.zip
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    本资源提供了一种基于计算机视觉技术的果蔬识别方法，并附带了详细的Matlab实现代码。适用于科研和学习参考。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 双目立体视觉下的靶标设计与识别
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    本研究探讨了在双目立体视觉系统中，如何有效设计和识别靶标，以提高系统的定位精度和鲁棒性。 0 引言 双目立体视觉测量是一种通过视差原理从多幅图像获取物体三维几何信息的技术。在计算机视觉系统中，该技术通常使用两台摄像机从不同角度同时捕捉同一景物的两张图片，或者用单个摄像机在不同时刻的不同视角下拍摄两张数字照片。基于这些图像中的视差差异，可以重建出物体的三维模型以及周围环境的具体形状和位置。 为了提高双目立体视觉测量的应用效果，在待测目标表面添加一些具有明显特征且容易识别的标记点是非常有用的，例如圆形或十字形等图案。如果为每个标记点赋予特定的身份信息（即进行编码），则可以通过图像处理技术准确地定位并辨识这些标记点，并实现多幅图片间对应匹配。 基于以上原理，在实验室内部我们自主研发了一套相关系统和技术。
     
  • 【水果识别】利用计算机视觉技术进行水果分类（附Matlab源码）.zip
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    本资源提供了一个基于计算机视觉技术的水果分类系统，旨在通过图像处理和机器学习算法自动识别不同种类的水果。配套的Matlab代码详细展示了模型训练与测试的过程，适合对果蔬智能识别感兴趣的开发者和技术爱好者研究使用。 基于计算机视觉实现水果识别分类的项目包含Matlab源码。
     
  • 【大米粒统计】利用计算机视觉技术进行大米粒颗粒识别及Matlab源码分享.zip
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    本资源提供了一种基于计算机视觉的大米粒颗粒识别方法，并附带了详细的MATLAB实现代码。通过图像处理和机器学习算法，能够高效地对大米的形态特征进行分析与分类，适用于农业科研、品质控制等领域。 本段落介绍了多种领域的Matlab仿真代码，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的内容。
     
  • 【车位检测】利用计算机视觉技术进行停车场空位识别（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一个基于计算机视觉技术的停车场车位检测方案，包含详细的MATLAB代码和教程，帮助用户实现智能停车引导系统。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：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、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页中搜索博客找到更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。有合作意向者可以私信联系。
     
  • Python利用计算机视觉技术实现的答题卡识别与评分系统(Django).zip
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    本项目为一个基于Python开发的答题卡识别与自动评分系统，采用Django框架及计算机视觉技术，能够高效准确地读取和分析答题卡信息。 本项目旨在开发一个基于Python与Django框架的答题卡识别及判分系统，并采用MySQL数据库进行数据存储以及OpenCV库实现图像处理功能。该系统的题卡管理主要围绕题卡信息展开，包括图片名称、得分情况、上传人和创建时间等关键字段。 此系统的核心功能涵盖两大部分：一是通过计算机视觉技术对答题卡的图像内容进行识别；二是统计并展示各张答题卡的具体得分结果。用户可以通过平台上传答题卡的扫描或拍照图像，并即时获得该题卡的成绩反馈信息。此外，系统还支持数据汇总与分析，例如统计所有已处理的答题卡片数、各类分数段分布情况等。 借助数据库的强大功能，还可以实现对过往识别记录及成绩详情的历史查询服务。为了保障用户信息安全和操作权限管理，则需要构建专门的用户管理系统来维护登录信息及其他相关设置。 整个系统的设计目标是通过网页界面提供便捷的操作体验，使教师或学生能够方便地上传答题卡图像并获取准确的成绩反馈结果。