介绍了基于线性CCD传感器的智能小车整体框架、图像采集和处理以及路径识别控制算法。智能小车控制系统中选择线性CCD传感器进行路径识别，对采集的像素点进行中值滤波、二值化等处理，提取赛道两边的黑色边缘，取其中心位置作为小车的引导方向，控制舵机的转向，使得小车能够稳定、可靠地高速行驶。

include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include int main( int argc, char** argv ) {

适用于初学者 用jupyter notebook实现

图像处理包括： 线性拉伸 Gamma矫正 同态滤波（时间较长） 直方图均衡化 基于Retinex 的彩色图像处理（时间较长） 模式识别：基于小波矩模式识别 自己写的可能不太符合其他人的使用习惯 要是不会用可以联系我： QQ: 41292908

高性能嵌入式实时图像处理和识别系统的研究与实现

图像处理 各种模式识别 电子类 压缩型

基于 OpenCV 和 KNN 的睡意驾驶检测系统 ：在这个存储库中，开发了一个程序来根据实时摄像头图像和图像处理技术识别驾驶员的困倦情况，该程序在检测到困倦驾驶时会针对每个困倦程度发出警告警报。 ：基于实时视频和图像处理技术，我们开发了一种程序，可以判断驾驶员的困倦状态，并在驾驶员困倦时根据特定级别发出警告警报。 实时视觉系统实现了驾驶员人脸和眼睛检测方法、通过去除光照影响去除假眼检测方法、睡意检测方法和使用监督学习算法的睡意阶段确定方法。 描述 ：在实时视觉系统的基础上，增加了驾驶员的面部和眼睛检测技术，并去除了由于眼睛检测误报引起的照明效果、困倦检测技术和监督学习算法来识别困倦程度。 Histogram of Oriented Gradients 技术和学习到的 Face Landmark 估计技术被用于检测人脸和眼睛。 为了消除光照的影响，将原始图像的光通道进行分离和反转，然

一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。

Visual C++ MATLAB图像处理与识别实用案例精选源码.rar

提出了一种基于多尺度特征融合的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法, 无需手工设计特征和后处理过程。利用跳跃连接构建编码器-解码器结构全卷积神经网络, 将高层语义信息和低层特征信息进行融合; 利用残差块进一步学习细节和纹理特征; 利用不同空洞率的空洞卷积构建多尺度空间金字塔池化结构, 进一步扩大感受野, 充分结合图像上下文信息; 采用类别平衡损失函数解决正负样本不均衡问题。实验结果表明, 在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)数据集上的准确率分别为95.46%和96.84%, 敏感性分别为80.53%和82.99%, 特异性分别为97.67%和97.94%, 受试者工作特征(ROC)曲线下的面积分别为97.71%和98.17%。所提方法相较于其他方法性能更优。