可读取图片和外接摄像头 项目介绍:交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的主要指示信号,在城市交通安全中发挥了不可或缺的作用。交通信号灯通常设在交叉口,能够供应智能车辆的方位信息,查看和辨认交通信号灯的情况是智能车辆感知的重要任务。红绿灯识别技术是智能交通系统一个重要方面,而且对无人驾驶以及智能车辆的辅助驾驶系统发展有积极推动作用。常用的红绿灯识别方法主要有两类:基于颜色方法和基于模板匹配的方法。在简单工况下,可在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先进行分割得到兴趣区域,然后再通过信号灯所特有的形状特征等进行进一步的判定。本代码通过对红绿灯设置HSV阈值范围;对提取的部分信号灯颜色进行二值化、膨胀、腐蚀处理;连通域判断提取;信号灯部分截取,图像分割等,最终实现红绿灯的识别。
2023-11-23 14:10:45 5.59MB matlab 交通物流
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Unity离线语音转文字,该插件仅供学习,请勿商用
2023-11-23 14:08:02 203.99MB unity 语音识别
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MATLAB水果识别(香蕉,橘子,苹果,多特征参数,GUI框架 )
2023-11-23 09:53:21 919KB matlab 水果识别
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用于字符模式识别 Unicode OCR C#源码 不看后悔啊
2023-11-23 05:02:57 1.19MB 模式识别
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总共16488张人脸图像,共计567个人 基于部分原始的数据进行保存处理 保存到各自目录 以LFW的模式生成相应的pair.txt
2023-11-21 14:20:49 173.98MB 数据集
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pytorch实战 # 基于pytorch搭建CNN实现手写数字识别介绍 本文将介绍如何使用pytorch搭建卷积神经网络(CNN)来实现手写数字识别。手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用场景,它可以被广泛应用于自然语言处理、图像处理等多个领域。本文将会讲解CNN的原理、pytorch的基本使用方法以及如何利用pytorch搭建一个简单的手写数字识别模型。希望本文能够帮助读者更好地理解CNN和pytorch,并且能够搭建出自己的手写数字识别模型。 ## CNN的原理 卷积神经网络(CNN)是一种深度学习的神经网络结构,它能够有效地解决图像、语音和自然语言等领域的问题。CNN的核心思想是利用卷积操作和池化操作来提取图像特征,从而实现对图像的分类、识别等任务。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层三部分组成。卷积层用于提取图像的特征,池化层用于降低特征的维度,全连接层用于对特征进行分类或者回归。 ## pytorch的基本使用方法 pytorch是一个基于python的深度学习框架,它提供了丰富的API来方便我们进行深度学习模型的搭建和训练。使用pytorch可以帮助我们更加
2023-11-18 17:04:17 289KB pytorch pytorch
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c#基于Tesseract框架和语言训练库的图片文字识别。全工程文件,对仅含文字的清晰的图片,识别率较高!
2023-11-17 16:14:53 81.15MB
python实现的微笑识别,用了OPENCV,亲测可用,添加了保存功能
2023-11-17 06:09:38 2KB Python
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咖啡豆识别训练数据集图片
2023-11-15 22:45:05 324.64MB 数据集 深度学习
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主要是用来处理中文的命名实体识别,主要是用tensorflow
2023-11-15 16:23:25 8.2MB
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