ImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑，主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助，一起加油！ 前文参考： 希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 原博客参考地址： 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图：

硕士毕业生数字图像处理论文 概述了车辆识别处理技术，Matlab等技术，一个完整的论文范例……

葡萄病害是造成葡萄严重减产的主要因素。所以发展是当务之急 葡萄叶片病害的自动识别方法。深度学习技术 最近在各种计算机视觉问题上取得了令人印象深刻的成就 启发我们将其应用到葡萄病害的鉴定工作中。提出了一种基于集成方法的联合卷积神经网络（CNNs）结构。建议的CNNs体系结构，即UnitedModel，旨在区分 葡萄常见病叶黑腐病和健康的叶子。多个cnn的组合使得提议的UnitedModel能够提取互补的鉴别特征。从而增强了UnitedModel的代表性。UnitedModel已在hold-out PlantVillage数据集上进行了评估，并与几种最新的CNN模型进行了比较。这个论文实验结果表明，UnitedModel在各种评价指标上都取得了最好的性能。UnitedModel的平均验证精度为99.17%，测试准确率98.57%，可作为决策支持工具帮助农民识别葡萄病害。

模式识别基于贝叶斯分类器的图像全局分割，自适应分割

图像识别(需自行下载安装openCV包及Emgu.CV包)

matlab程序用于手写数字识别

社区出入口人脸门禁解决方案针对小区进出人员管理难、进出不方便等问题，结合人脸识别技术在闸机中的应用，通过人脸识别的方式来控制人员的进、出；系统提供人员的数据信息和人脸图片，通过批量导入的方式快速实现出入口门岗通行； 出入口人脸门禁解决方案可以实现以下业务目标： 1. 对小区内的人员进行身份录入、人脸图片录入、通行权限设置、变更。 2. 对小区内的人员进出时实时抓拍识别比对，代替岗亭管理人员以人工核实，进行自动放行和拦截。 3、系统自动记录人员的通行信息，包括通行人员信息，通行时间等。

1、实现全景分辨 人脸识别监控前端高清摄像机分辨率不低于200万像素，能够输出视频数据及人脸数据。 2、实现全时可用 新建人脸识别监控点完好率达到98%以上，确保系统全时可用。 3、实现全息感知 充分运用视频监控的图像清晰化处理、视频结构化描述、数据挖掘与数据融合等方面专业技术，实现视频数据、人脸数据与公安信息化数据的有效关联和综合深度智能化应用。 4、实现全程可控 建立人脸识别系统联网应用的分层安全体系和可疑人员轨迹分析体系，确保重要视频图像信息不失控，敏感视频图像信息不泄露，可疑人员逃跑轨迹不丢失。并可通过检索所有点位的人脸抓拍记录，查询和分析可疑人员的行动轨迹路线，为公安机关破案提供有效线索。 5、实现选择布控 系统可以同时管理多个布控人员名单库，支持目标库的增加、删除和修改；同时支持布控人脸照片的单张导入和批量导入功能，可以灵活选择目标库进行布控，可设置不同联动预案和处置方式。 6、实现配置管理 人脸实时报警系统使用Web客户端进行配置和管理，多台服务器统一客户端管理。实现前端抓拍设备的添加，人脸名单分组管理，黑名单报警设置，人脸存储管理，人脸抓拍实时预览，人脸抓拍图片查询，人脸黑名单报警查询等

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