(完整word版)2018秋西安电子科技大学数字图像处理上机实验题答案及matlab程序.doc

图像处理是计算机视觉的一个重要研究领域，主要研究如何让计算机代替人眼实现对目标的分类、识别、跟踪和场景理解等内容。 OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，其应用领域主要有人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、汽车安全驾驶等。 该资源为opencv库中需要用到的图片，包括彩色图、灰度图、带噪声图及mask遮挡图像，可以给学习python图像处理的伙伴们提供更多更全面的图像资源。

该程序可以实现载入图像，执行块匹配、融合以及拼接的功能操作流程，可以实现灰度图像以及彩色图像的拼接。

基于Matlab图像处理的谷物颗粒计数方法研究.pdf

C++实现，图形界面使用QT5.15.2，图像处理部分使用OpenCV4.5.1 自动识别的配件有：倍镜、枪口、握把，支持单击开镜与长按开镜两种，支持自定义枪械参数 仅靠截图识别并通过罗技的鼠标宏实现压枪，不修改其他任何文件！ 支持GHUB与LGS，不过需注意的是由于GHUB先天性缺陷，因此GHUB不支持连点 支持1920x1080、2560x1080、2560x1440、3440x1440分辨率，2560x1440、3440x1440可能部分情况下识别会有问题，因为我没有2k的显示器，所以请自行测试有问题在群里反馈 先放出成品测试，后面会继续开源 使用单击开镜时需将识别速率调高点，否则开镜后开枪过快会出现不压枪的情况，个人推荐长按开镜比较稳定 支持血雾修正

matlab图像处理基础实例.pdf

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

opencv与c++的结合给图像和视频的开发带来了很大的方便，现在已经广泛与用于模式识别领域

数字图像处理，opencv,读取图片，拟合椭圆，并给出椭圆度

Delphi图像处理的20个实用小程序，简单实用，delphi开发