机器人感知 该存储库展示了马里兰大学ENPM673课程中完成的项目。 本课程专门设计用于提供对机器人感知的见解，包括从最基本的主题（例如各种图像转换）到最新的算法（例如单眼视觉测距法）。 在本节中，将简要介绍本课程中完成的每个项目。 下面列出了本课程中完成的项目，请单击链接进入特定部分： 请注意，所有代码均已在MATLAB 2016b和MATLAB 2017a上进行了测试和运行。 还要注意，对于视觉里程表项目，您将需要Mathworks Inc.提供的MATLAB的Computer Vision工具箱。可以在找到。 增强现实 这是使用非常基本的概念（例如图像变换和单应性）来生成非常强大的结果（

花了十天时间零基础学习了opencv，并做了一个车牌检测与识别的设计，效果不错，与大家分享一下，源代码，原图片，以及OCR的中文包都在这里面

许多自然场景图像中都包含着丰富的文本,他们对于场景理解有着重要的作用。随着移动互联网技术的飞速发展,许多新的应用场景都需要利用这些文本信息,例如招牌识别和自动驾驶等。因此,自然场景文本的分析与处理也越来越成为计算机视觉领域的研究热点之一,该任务主要包括文本检测与识别。

里面包含机器学习，人脸检测和人脸识别已经卷积网络深度学习，在pycharm中实现的，python3.6编译工具。

ICDAR 2017 RCTW 中文场景文本检测和识别数据集-附件资源

针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。 其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。 人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.

本程序实现了对人体不状态的识别，可以用在人体步态识别、识别检测、信息加密等领域，能够实时显示识别的结果，可以直接运行。

matlab边缘检测代码 特征识别 m文件 随便换张图片都能用 不能用可以给我留言

CTPN DenseNet CTC based end-to-end Chinese OCR implemented using tensorflow and keras

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