matlab-car-recognization（matlab 车牌识别，图像预处理，图像分割，字符识别等）

我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch. 2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tensorboardX import SummaryWriter检验是否安装成功。如下图所示： 3.安装完成之后，先给大家看一下我的文件夹，如下图： 假设用LeNet5框架识别图像的准确率，LeN

研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为手写数字识别的神经网络训练的基准测试数据库。原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及每个样本对应的标签向量。现将其中的图片从原文件中读取出来，按照原文件的顺序存储为Matlab的mat数据变量格式，可使用Matlab直接读取，以便各位同学进行科研与实验之用。 压缩包里包含四个Matlab数据变量文件 train_imgSet.mat：训练集图像样本集 train_lable.mat：训练集图像标签 test_imgSet.mat：测试集图像样本集 test_lable.mat:测试集图像标签 图像变量的结构为三维矩阵，前两维为20x20像素的图像矩阵，数据类型为double。第三维为图像序号。 标签变量的结构为一维向量，对应于图像变量中每条样本的第三维图像序号，存储的内容为0~9的实数，表示对应图像矩阵所代表的数字。 原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

针对人脸表情识别，传统方法主要依赖人工提取特征的优劣，算法的鲁棒性较差，而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征，因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成，将残差模块的输出送入到全连接层进行特征的融合，最后由Softmax分类器进行分类。该文将输入残差模块之前的卷积层进行改进，使用并行的小卷积代替原来的卷积，使其可以提取到更深层次且不同尺度的图像特征以易于识别。在公用数据集CK+上进行多次实验，结果证明该方法具有较高的准确率。

基于MATLAB的混凝土桥梁路面裂缝识别系统，有GUI界面 有测试集，可用于毕业设计参考

包含两个demo，以及人脸识别程序，包含微笑检测。需要OpenCV支持。

本系统利用Alexnet模型进行车标识别，利用传统图像处理知识进行车牌号码定位与识别。系统涉及知识包括图像处理、深度学习、APP设计、模型嵌入等。 本系统相关使用教程链接：https://www.bilibili.com/video/BV19q4y1n7br/

医学细胞分割算法设计与实现，包含可运行的源代码、输入图片的文件夹和处理后的结果图片文件夹，图像分割一直是图像分析和处理的重要话题，从图像分割技术应用到医学图像方面，医学细胞图像分割是把细胞从细胞质中抽离出来，分割后可以应用在目标重组、染色体分析、细胞识别、疾病诊断等多个领域中

项目描述请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/119297454

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