随着我国汽车行业的快速发展，信息化社会的程度不断提高，智能化交通管理成为发展的趋势。车牌自动识别系统（LPRS）是智能化交通管理系统（ITS）的重要组成部分之一，适用于各种交通管理场所，特别有利于提高管理效率及水平，节省人力、物力，以达到交通管理的科学化的规范，而且有着广泛的应用前景。但是车牌识别系统的研究与开发是限制交通系统智能化、现代化的发展，在智能化交通发展中也倍受关注。 本文通过对获取车牌，经过车牌图像灰度化，图像增强，直方图均衡化，车牌图像二值化，车牌图像去噪等模块的车牌图像预处理研究。本文提出的针对车牌图像的预处理过程对灰度图像可以达到不错的效果，并且在一定的程度上解决了因外界因素而造成的车牌图像对比度较低的问题。

针对光照、表情变化给人脸识别造成的影响以及大型人脸图像库的训练样本中只有部分标记的问题，结合多通道Log-Gabor小波和半监督流形学习算法，提出一种新的人脸图像检索方法。该方法首先使用Log-Gabor小波对人脸图像进行滤波获得特征矩阵，进一步利用提出的二维半监督流形学习算法进行维数约简，得到低维判别特征。由于该方法直接作用于Log-Gabor特征矩阵，克服了小样本带来的奇异问题；另外，通过充分利用标记和未标记信息，还保留了数据的局部流形结构，增强了特征匹配的相似性。在CMU PIE和AR人脸数据库上的实验结果表明，该方法有效且优于其他方法。

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基于opencv的图像识别,识别图像中的色块,可以识别红色,绿色,蓝色的颜色区域,并二值化,学习opencv的基本代码

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19年不务正业，入门跟着福大师学习CV领域，刚好看到参加华为垃圾分类CV赛，有幸获得一个亚军，比赛过去有点久了，具体的代码内容就不再分享，分享下当时答辩的PPT，有兴趣的同学欢迎探讨！ pS：CV界调包侠和调参侠特别吃香，小厂辛辛苦苦研究心的算法可能新开源的一个直接完爆你的研究。这真的是一项重资产的工程，大部分场景拼的是数据和资源。 在数据和资源不平等的条件下，考虑算法实在是太难为科学家了！   技巧总结 1、10比赛9融合五折交叉、十折交叉后融合，效果特别好 2、模型的尝试和选择非常重要，不同的数据和任务模型差异非常大， 并不是根据github或者论文对比里面的准确度。 3、融合的方式：加权平均、几何平均，靠上分尝试，在每天有剩余次数 的情况下，做更多的融合尝试 4、融合模型之间的差异性，数据处理的差异性，模型基础网络的差异性。（MIC融合） 5、后处理TTA，将图片多次处理后预测后融合。

本程序通过采集的车牌图像进行灰度变换，边缘检测，腐蚀和平滑等处理过程，得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现车牌区域定位和数字识别。本程序由matlab编写，有详细的代码和配套图片，可以直接运行。

matlab对图片里的圆心进行监测并画出

使用stm32摄像头进行识别手势动作，下载后需要自己查看端口号，并进行连接，效果比较稳定。