1）整个yolov5模型 2）二维码数据集 3）二维码训练得到的模型 4）模型转成onnx格式，在opencv dnn下调用 5）二维码检测识别程序

本车牌识别程序在matlab程序的基础上改成c#版，添加了可视化显示界面，更加接近于实用，非常好的程序，希望大家多多关注！

语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码，首先进行简单介绍。 参考我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jjupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别，资源内有完整的代码及相关解释。 利用jupyter notebook来进行基于神经网络的手写数字识别。

引言 　　疯牛病、口蹄疫、禽流感和人-猪链球菌等动物疾病在全世界范围内发生之后，人们越来越重视对动物疾病的控制、监督和预防。其中，动物监管的重要措施之一是对动物的饲养、运输、屠宰及其产品的加工和流通等环节实施全过程、全方位的有序管理和监控。 　　动物身份识别的实践表明，射频识别(RFID)在动物管理中起着越来越重要的作用。RFID利用射频通信实现的非接触式自动识别，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境，以跟随动物生长的整个过程。开发一个性能优异的RFID系统进行动物识别与跟踪具有十分重要的意义，本文提出了基于EM4469的设计方案，以满足人

CASIA语音情感语料库，共包括四个专业发音人，六种情绪生气（angry）、高兴（happy）、害怕（fear）、悲伤。4个人（2男2女），50个句子，6种情绪，即不同人对相同的文本赋以不同的情感来阅读，这些语料可以用来对比分析不同情感状态下的声学及韵律表现。

这是一个实现简单，准确率较高的方法。 本文主要通过以下几个方面进行介绍： 数据预处理 特征提取 模型训练与测试 模型优化 本案例是通过SVM分类器对样本进行训练与测试，达到识别车牌字母、数字及汉字的目的。关于SVM的原理这里就不多赘述了，想了解的同学可以看下陈老师的SVM讲解，写的细致且易懂。 耳东陈：零基础学SVM—Support Vector Machine(一) 数据集是已经分割好的车牌字符，共有1000张车牌字符图片，大小均为47*92，两个txt文本文件分别包含所有字符和需要手工校正的字符图片的名字及对应的类别。

毕设课设_基于MATLAB的多方法车牌识别系统（bp+模板+GUI） ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。 ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。

1. 样本图片准备 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择训练样本所在文件夹，并选中所有要参与训练的样本图片 3 弹出保存对话框，还是选择在当前路径下保存，文件命名为ty.cp.exp6.tif 4. tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.nochop makebox 5. 打开 jTessBoxEditor ，点击 Box Editor -> Open ，打开步骤2中生成的ty.cp.exp6.tif ，会自动关联到 “ty.cp.exp6.box” 文件： 6. 使用echo命令创建字体特征文件 echo cp 0 0 0 0 0>font_properties. 输入内容 “cp 0 0 0 0 0” 7. 使用 tesseract 生成 ty.cp.exp6.tr 训练文件 在终端中执行以下命名： tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 nobatch box.train 8. 生成字符集文件 在终端中执行以下命令： unicharset_extractor ty.cp.exp6.box 9. mftraining -F font_properties -U unicharset -O ty.unicharset ty.cp.exp6.tr 与 cntraining ty.cp.exp6.tr 生成之后手工修改 Clustering 过程生成的 4 个文件（inttemp、pffmtable、normproto、shapetable）的名称为 [lang].xxx。这里改为 ty.inttemp、ty.pffmtable、ty.normproto、ty.shapetable。 10. 合并数据文件 在终端中执行以下命令： combine_tessdata ty. tesseract b01.jpg result -l ty --psm 7

药丸图像识别 该存储库包含创建药丸图像数据集和药丸识别项目所需的所有代码