机器视觉入门实验-数字图像处理-python

字符分割和字符识别项目，包含项目收集数据集和cnn模型，以及项目的说明资料 项目语言：C++11 项目平台：Microsoft Visual Studio 2015 计算机视觉库：Opencv 3.2+opencv-contrib V3.1 cmake3.8.1 源码编译 SVM: Libsvm ANN： Opencv CNN: Caffe 该项目以数字图像处理和机器学习为基础，以1485张图片组成的原始数据集为出发点，研究了如何从原始图片集中得到用于分类器训练的数据集；针对车牌区域特点和输入图片的全局特点，提出了四种不同的可能的车牌区域提取方法，经过校正后得到车牌区域候选人；参考自然场景下的文本检测方法和车牌中的字符分布特点，对车牌候选区域提取改进的最大稳定极值区域，通过使用非极大值抑制和区域校正得到字符候选人，通过字符判断分类器和字符搜索，实现非车牌区域的滤除和车牌区域7个字符的提取，其中字符判断使用基于20个描述性特征的支持向量机实现；通过使用金字塔梯度方向直方图特征得到了用于数字和字母识别的三层BP神经网络模型，定义了10层的卷积神经网络模型MyLeNet实现汉字的识别。

实现了低对比度图像的直方图均衡化处理，提高了图像的对比度和显示效果。适合数字图像处理领域。

1.编程实现图像DFT和DCT高通、低通滤波。并进行比较 2.找一幅曝光不足的灰度 (或彩色) 图像，按照直方图均衡化方法进行处理 3.打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果 4.对清晰图像进行模糊化，并实现迭代盲目反卷积 (IBD) 图像恢复算法 5.编写一个程序，对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵、编码后的平均码字长度、并能够根据编码重建出图像

很实用的数字图像处理实验报告，里面还附有实验的结果哦，很有用，快来看看

基于python的人脸识别口罩佩戴功能检测数字图像处理系统.zip 数字图像处理——疫情下基于人脸识别的证件制作系统 包含人脸识别功能、口罩佩戴功能、证件照生成功能、各种图片处理功能 目录说明 data：供项目使用的人脸识别模型库 images：项目运行所依赖的一些图片 faces：人脸数据集 favicon：程序图标 tmp：运行过程中产生的临时图片 pic：提供使用的一些图片 result：佩戴口罩或美化图片后产生的图片 使用说明 先在数据收集界面上传图片（包含有且仅有一张人脸）并填写名字 点击矩形框即可上传 在防疫检测界面检查是否佩戴了口罩 点击左侧开始检测按钮打开摄像头，随后会在矩形框展现出摄像头拍摄的内容 点击结束按钮结束检测 在身份验证界面上传图片或视频或打开摄像头进行身份认证 点击图像识别上传图片或点击视频识别上传视频（此时会关闭处结束检测外的其他按钮使用） 也可以选择摄像头识别打开摄像头（此时会关闭处结束检测外的其他按钮使用）

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数字图像处理 冈萨雷斯 第二版 课后习题答案 全

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此为福州大学数字图像处理课程本人实验代码，包含基本的图像时域，空域增强，伪彩色，图像复原，变换域变化等