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Matlab计算机视觉及深度学习实战教程代码.zip

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简介：
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）

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  • 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）
     
  • 《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》
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    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》中的路面裂缝检测识别系统设计代码.zip
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    本资源提供基于Matlab开发的路面裂缝检测与识别系统的完整代码，结合计算机视觉和深度学习技术，实现高效准确的道路维护辅助工具。 《Matlab计算机视觉与深度学习实战》代码提供了一系列实用的示例和教程，帮助读者掌握如何使用Matlab进行计算机视觉和深度学习项目的开发。这些资源涵盖了从基础概念到高级技术的应用，适合各个层次的学习者和技术爱好者参考和实践。通过本书籍中的指导，开发者可以有效地利用Matlab的强大功能来解决实际问题，并推动相关领域的创新与发展。
     
  • 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。
     
  • 飞桨深度学习实战之计算机视觉-PPT学习资料-1
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    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；
     
  • 深度学习在计算机视觉中的实践教程.zip完整课件
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    本课程提供全面的深度学习技术在计算机视觉领域的应用指南，涵盖图像识别、目标检测与跟踪等内容，适合初学者及进阶用户。包含详细讲义和代码实例。 本段落将详细介绍计算机视觉技术的发展历程和技术脉络，涵盖图像预处理、图像特征与描述、深度学习出现之前的传统图像处理方法、神经网络及BP算法的应用、基础的深度学习理论以及各种具体应用领域如图像分类、目标检测和图像检索等。此外，还将探讨通用场景下的图像分割技术、医疗影像分析中的特定挑战及其解决方案，并深入介绍如何利用计算机视觉实现图像描述（图说）与生成等一系列前沿应用场景的技术细节。
     
  • 深度学习免费课：计算机视觉PPT-教学资料及练习题
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    本课程提供全面的计算机视觉深度学习教程，包含详细的PPT讲解、丰富的教学资料和配套练习题，助力学员系统掌握相关技能。 深度学习公开课：计算机视觉PPT 这段文字已经按照要求进行了处理，去掉了所有联系信息和其他链接。如果需要进一步的信息或细节，请告知具体内容需求。