道路车辆检测图像数据集_含21种各种不同的车辆类型+3004张高质量真实场景道路车辆图片+已做YOLO格式标注_可用于深度学习算法训练

内含8000多张图像，利用labelimg对其进行了标注，各类标签数目：789个（表计读数有错）；523个 （表计外壳破损）；883个   （异物_鸟巢）；383个 （操纵箱箱门闭合异常） ；362个 （开关柜已闭合；654个  （盖板破损） ；729个 （异物_挂空悬浮物）；1174个（呼吸器_硅胶变色）；869个 （表计表盘模糊）；410个  （绝缘子破裂）；723个 （表计表盘破损）；833个（渗漏油_地面油污）；567个   （未穿戴安全帽）；815个    （未穿工装）；106个（呼吸器_硅胶体破损）；607个（吸烟） 上传大小有限，此为网盘下载链接

在计算机科学领域，尤其是图像处理和计算机视觉方向，行人检测与跟踪是一项重要的研究课题。它在智能交通、视频监控、安全防护以及人机交互等多个领域都有广泛应用。本课程设计或作业的目标是让学生掌握这一技术的基本原理和实现方法，从而能够实际操作并分析图像中的行人目标。 我们要理解行人检测的概念。行人检测是通过计算机算法自动识别图像或视频流中的人类个体的过程。常见的行人检测方法有Haar特征级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）描述符、以及深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等。这些方法基于不同的特征提取和分类策略，旨在高效且准确地定位图像中的行人。 Haar特征级联分类器是早期的行人检测方法，它利用集成的Adaboost算法训练级联分类器，通过矩形特征来识别行人。而HOG描述符则关注图像中边缘和梯度的方向分布，通过统计这些特征来区分行人与其他物体。 接下来，我们讨论行人跟踪。行人跟踪是在检测到行人后，通过一系列算法确保在连续的帧之间对同一行人的连续追踪。这通常涉及到目标运动模型的建立、状态估计、数据关联等问题。常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法以及基于深度学习的跟踪方法，如DeepSORT、FairMOT等。这些方法各有优劣，适用于不同的场景和需求。 在进行课程设计时，学生可能需要完成以下步骤： 1. 数据收集：获取包含行人的图像或视频数据集，例如PASCAL VOC、INRIA Person等。 2. 特征提取：根据选择的方法，提取图像的Haar特征、HOG特征或使用预训练的深度学习模型。 3. 检测算法实现：训练和测试行人检测模型，评估其在不同条件下的性能。 4. 跟踪算法实现：结合检测结果，实现行人跟踪算法，处理目标丢失和重识别等问题。 5. 实验与分析：对比不同方法的效果，分析优缺点，并提出改进方案。 通过这个课程设计，学生不仅会学习到基本的图像处理和计算机视觉知识，还能了解到如何将理论应用于实际问题，提升编程和问题解决能力。同时，这也为他们进一步深入研究深度学习、人工智能等前沿领域打下基础。

Keyence_XG-X 系列 在线 3D 外观、尺寸检测 图像处理系统

利用MATLAB基于形态学处理的焊缝边缘检测算法.zip，采用T型焊接焊缝图像进行分析，讨论了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法，该算法信噪比大且精度高。**该算法首先采用中值滤波、白平衡处理、图像归一化处理等图像预处理技术纠正采集图像，然后采用形态学处理算法提取焊缝的二值化图，该算法不仅有效的降噪，而且保证图像有用信息不丢失。程序介绍如下： 3D.m表示焊缝的原始图像和3D视图；lvbo.m是中值滤波去噪； baipingheng.m是白平衡处理的程序； sobel.m，prewitt.m和canny.m分别表示Sobel、Prewitt和Canny三种算子边缘检测方法； morphological.m是形态学处理边缘检测算法； 详细内容可以参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/130446422

Radon变换检测直线，能够有效实现检测，效果较好。没有hough变换中有现成的函数可以调用。

深度学习烟叶检测/分割数据集，包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据，可用于人工智能（深度学习）的学习和研究

数据内容为168张变电站及输电线路异物图像，已经对图像中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式

个人的经典收藏 图像处理的边缘检测算法 里面有：roberts,sobel,拉普拉斯,prewitt,robinson,kirsch,smoothed等几种算法

为提高哈特曼夏克波前传感器（HS-WFS）的光斑质心探测精度以实现光学系统的高精度波前检测，提出了一种有效的质心探测方法。该方法利用非线性滤波和窗口法对整幅光斑图像进行全局处理后，结合中值滤波、三次样条插值和自适应Otsu阈值法对单个光斑进行局部处理。分析了三次样条灰度插值点个数不同，探测精度和计算时间的变化规律。采用该方法探测了含有噪声的光斑图像，其质心探测误差仅为0.0442 pixel，比传统的非线性滤波、Otsu阈值法和探测窗口法探测精度分别提高了91.86%、87.97%和31.79%。对已知波像差的光学系统进行了仿真检测，得到的波前检测精度峰谷(P-V)值为0.0098 λ，精度均方根(RMS)值达到0.0027 λ。结果表明该方法能够提高质心探测精度，可用于高精度光学系统的检测。