文件主要是我们做“红外和可见光图像的目标识别与跟踪的项目”的源代码，用的是Visual Studio 2019平台，在平台上安装了OpenCV插件，可以用作硕士研究生的毕业课题，也可对公司的目标识别检测、跟踪等软件算法有所借鉴，或者作为博士毕业课题的一部分

mser场景文字块检测，优化后的tesseract识别引擎对单行进行识别

实现目标：在茫茫人海中一眼相中她（在数据库中找出目标人脸） 解决思路：Input > 人脸检测 > 人脸识别 > Output Input：可上接 视频流 实现实时检测 Output：可下接 人脸检测框 可视化 所需工具：Python + OpenCV + Keras Step1：人脸检测 现在有众多包含人脸的照片（数据来源于百度图片），我们要检测出图片中的人脸，并切出来保存。 包含目标人脸的照片 进行了两种人脸检测方案的测试，如下： 1·OpenCV_haarcascade特征分类器 优点：识别速度快、对于大图小脸的情况几乎都能够检测到 缺点：误识别情况较惨 Haar识别，输入_

检测运动目标，MATLAB运动目标检测，以运动汽车为例，检测汽车数量，车流量，车道，速度等，

该文档是在Matlab环境下实现了图像的基本处理，通过编程实现了人脸定位检测，最后是运用直方图的方法来实现人脸识别

该课题为基于matlab的运动汽车跟踪系统。读录视频，进行视频分帧，提取背景，框定运动目标。计算运动目标的数量，速度车道，车流密度等等信息带有人机交互界面框架，适合具备一定编程基础的人员学习。

基于matlab的裂缝检测系统。功能：框定裂缝，标定面积，长度，类型。

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