基于RKmedia的人脸和车牌识别的SDK及使用说明.7z 人脸检测&识别 对于人脸部分，SDK 提供了以下能力： 人脸检测 1.1 人脸是否带口罩判定 1.2 人脸角度检测 人脸识别 2.1 1:1 识别 2.2 1:N 识别 用户重识别 对于车牌部分，SDK 提供了以下能力： 车辆检测 车牌检测（蓝牌、绿牌、黄牌[含双层黄牌]、白牌、黑牌等） 车牌识别

基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】

基于opencv传统数字图像处理实现车道线检测_python_c++源码+项目说明.7z 【实现方法】 实现车道线检测，主要包含两部分操作 道路图像的处理，主要包括灰度图转换、基于高斯平滑的图像去噪、基于Canny算法的边缘提取。 车道线检测方法，主要包括获取感兴趣区域（ROI）、形态学闭运算、基于Hough变换的直线检测。

课程作业_Python+OpenCV实现车道线检测源码+项目说明.7z 【图像处理】 图像处理主要是先对图像进行灰度处理，高斯模糊，然后对其进行canny边缘检测，最后对得到的图像进行roi掩膜处理，进一步缩小范围。 【霍夫变换】 霍夫变换(Hough)是一个检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。 在图像坐标空间中，经过点的直线表示为： (1) 其中，参数a为斜率，b为截矩。其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点 点的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。 如果将和视为常数，而将原本的参数a和b看作变量，则式子(1)可以表示为： (2) 这样就变换到了参数平面a−b。这个变换就是直角坐标中对于点的Hough变换。 离群变换和最小二乘拟合 视频流的读写等等，更多详细说明介绍看项目说明。

python实现基于区域二元线性回归模型进行图像恢复源码+项目说明（人工智能期末作业）.7z 图像恢复 实验要求： 生成受损图像，函数接口 noise_mask_image 受损图像是由原始图像添加了不同噪声遮罩（noise masks）得到的 噪声遮罩仅包含 {0,1} 值。对原图的噪声遮罩的可以每行分别用 0.8/0.4/0.6 的噪声比率产生的，即噪声遮罩每个通道每行 80%/40%/60% 的像素值为 0，其他为 1。 使用区域二元线性回归模型，进行图像恢复。 评估误差为所有恢复图像与原始图像的 2-范数之和，此误差越小越好。 Result： 使用线性模型以 10 x 10 的区域为单位，进行像素预测，直到完成整张图片的像素预测，完成图像恢复

基于深度学习+树莓派4b实现控制小车自动驾驶项目python源码+项目详解说明.zip 【部分操作说明】 1.配置树莓派（单独配置SSH文件）使其能够实现基本的操作，如putty连接，vncviewer可视化操作，winscp传输文件等，可在软件中配置 2.准备对应得设备，如杜邦线，螺丝刀，基本的车壳， 3.配置树莓派在小车上，并利用杜邦线连接相对应的电机，这里使用的L298N电机，GPIO口对应得分别是7,11（后轮电机），13,15（前轮电机），并且将电源连接到L298N电机上，注意这里的一定要单独給电机供电，靠树莓派的电压会不够，还有就是这里的接地线，连接到GPIO口9，并与电源的负极短接。可以利用test1back.py，test2front.py进行测试。 4.配置使能端口，这里利用的是GPIO口12,16，可以根据自己的实际需要进行调整，注意拔掉L298N电机上的跳线帽连接。ps：增加使能是因为测试中发现一旦转向, 车轮不能回正因电机保持通电状态需要让电机断电从而释放动力。 等等....... 需自己拥有树莓派4b开发设备及小车配件

SJTU数字图像处理课设_传统图像处理结合yolov5算法实现电车轨道ROI区域标注及障碍物检测项目源码+项目说明.7z 【SJTU数字图像处理课程设计】 采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好，可准确的检测两种环境（白天和夜晚）下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS，效果较好。 主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测

freeswich使用说明手册及常用命令整理

ofdm的matlab仿真程序，从信号发生到调制解调，误码率计算，也包括信道估计，插值，信道编码~对于学习通信理解OFDM原理有很强的指导意义，同时也是能完成仿真试验的任务。

毕设新项目 基于SVM和LSTM实现的购物平台商品评论情感对比分析毕设源码+数据集+模型+项目说明.7z 【项目介绍】 使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据 数据清理 将词汇向量化 使用jieba精确模式进行分词，构造词典 创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引 分类模型对比。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的机器学习、深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。