Multi-class 图像分类数据

内有下载链接 图像识别：图像的灰度化和二值化，图像识别：图像的灰度化和二值化

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图像识别、图像模糊检测-附件资源

从目的上可以将图像处理分为两类，分别是图像识别技术和图像处理技术。 针对图像处理技术，可以是旋转、亮度、对比度、饱和度、RGB调节、调节图像尺寸等属性方面的处理技术和添加文字、图像增强、弱化、水印、特效、镂空等处理方法。甚至为了达到更精微的处理效果，一些软件还使用了图层。 缺陷检测识别 图像的噪声

如果图片上有线条，图形什么的，人的眼睛可以直接看出来，这是人的直接反应。那么如何让电脑识别呢？ 图片在内存中是以二维矩阵的形式存储的，如果是彩图，则是GBR三通道，灰度图则是单通道。本教程用OpenCV去识别图形上的线条，曲线等轨迹。 软件环境：Win7-32， VS2010， OpenCV2.4.9 （1）以灰度图的方式导入图片 Mat src = imread(1.jpg, 0); （2）我的思路：根据图形中的每个像素点的差异去判断，对原图的灰度图做二值化处理，不是线条的区域像素置0，有线条的区域置为255，然后逐列进行像素求和，如果列的和大于0则是检测到了线条，此时结束该列的扫描，

猫狗识别

基于FPGA的图像边缘检测系统设计（FPGA手势识别）

针对深度学习中ResNet深度卷积神经网络与LeNet-5模型在图像识别、文字识别和语音识别等领域广泛应用，文中对两种模型的运行机理和方式进行了详细阐述，并对两者在实际应用中的表现进行了对比与分析。首先对两种模型的结构和设计分别进行了叙述，并指出了两种模型面对不同问题的优缺点，且为工程实践提供了指导。然后基于分析进一步对两种模型进行了重建和训练，以实现更优的性能。仿真结果表明，ResNet深度卷积神经网络相比LeNet-5模型在实际应用中具有更好的效果。