基于Maltab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理火災(zāi)識(shí)別系統(tǒng)
2022-04-08 1096 2
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別，人臉檢測(cè)用的是Retinaface，識(shí)別用到的是facenet。兩組都是訓(xùn)練好的模型，在modeldata目錄下。如果需要自己訓(xùn)練就在facenet-train，數(shù)據(jù)集CASIA-WebFace。面部的5個(gè)點(diǎn)是人臉的關(guān)鍵點(diǎn)，用來(lái)定位使用的。FPS是檢測(cè)速度。
2022-04-02 1378 3
基于Matlab工件變換變形量檢測(cè)
2022-04-01 819 2
基于深度學(xué)習(xí)Matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通標(biāo)志識(shí)別
2022-03-30 952 5
Python+Tensorflow2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)(GTSRB數(shù)據(jù)集)
2022-03-26 1562 6
該項(xiàng)目旨在統(tǒng)計(jì)經(jīng)常出入某一區(qū)域的行人數(shù)量，并檢查該區(qū)域允許的行人數(shù)量密度是否超過(guò)最大限制。
2022-03-26 1405 6
基于Matlab自動(dòng)缺陷檢測(cè)(GUI界面)
2022-03-23 821 2
全局分布紋理缺陷檢測(cè)、方向性分布紋理缺陷檢測(cè)、多紋理混合缺陷檢測(cè)
2022-03-23 868 4
基于Matlab零件表面缺陷檢測(cè)
2022-03-23 885 4
在Matlab中使用k均值分割和Otsu閾值檢測(cè)水果和蔬菜中的缺陷。檢測(cè)到外部和內(nèi)部缺陷。對(duì)于外部缺陷，對(duì)圖像中的水果表面進(jìn)行處理。
2022-03-22 1290 7
找到所有膠囊的位置，正確的膠囊標(biāo)綠色的方框，錯(cuò)誤的膠囊標(biāo)紅色，錯(cuò)誤的膠囊存在如下缺陷：漏裝膠囊、膠囊放置在錯(cuò)誤的位置、膠囊泄漏內(nèi)部藥粉、膠囊被擠壓變形等。如圖1所示分別為漏裝膠囊、膠囊放置在錯(cuò)誤的位置、膠囊泄漏內(nèi)部藥粉、膠囊被擠壓變形對(duì)應(yīng)的實(shí)物圖。
2022-03-22 1114 4
基于Python+OpenCV卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實(shí)現(xiàn)貓狗識(shí)別
2022-03-11 985 3
基于Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)，五種基本情感：'生氣','高興','中性','悲傷','害怕'。
2022-03-11 1037 5
基于Matlab的圖像融合系統(tǒng)(GUI界面)
2022-03-10 907 3
Python實(shí)現(xiàn)特征提取和數(shù)據(jù)降維(PCA)
2022-03-10 681 4
基于Matlab小波變換的遙感GF-1圖像融合
2022-03-05 762 4
Python實(shí)現(xiàn)SIFT(尺度不變特征變換)
2022-03-03 923 7
首先對(duì)指紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像的分割、增強(qiáng)、二值化、細(xì)化。對(duì)細(xì)化后的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)的提取，最后通過(guò)細(xì)節(jié)特征匹配完成指紋的識(shí)別。
2022-03-02 796 3
基于YOLOV5 6.0開(kāi)發(fā)的，并且是適用其他數(shù)據(jù)集的，只需要修改數(shù)據(jù)集之后重新訓(xùn)練即可，非常方便
2022-03-01 1013 7