python实现基于区域二元线性回归模型进行图像恢复源码+项目说明（人工智能期末作业）.7z 图像恢复 实验要求： 生成受损图像，函数接口 noise_mask_image 受损图像是由原始图像添加了不同噪声遮罩（noise masks）得到的 噪声遮罩仅包含 {0,1} 值。对原图的噪声遮罩的可以每行分别用 0.8/0.4/0.6 的噪声比率产生的，即噪声遮罩每个通道每行 80%/40%/60% 的像素值为 0，其他为 1。 使用区域二元线性回归模型，进行图像恢复。 评估误差为所有恢复图像与原始图像的 2-范数之和，此误差越小越好。 Result： 使用线性模型以 10 x 10 的区域为单位，进行像素预测，直到完成整张图片的像素预测，完成图像恢复

SJTU数字图像处理课设_传统图像处理结合yolov5算法实现电车轨道ROI区域标注及障碍物检测项目源码+项目说明.7z 【SJTU数字图像处理课程设计】 采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好，可准确的检测两种环境（白天和夜晚）下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS，效果较好。 主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测

提出了一种基于二维码匹配的指针式仪表读数识别方法.该方法先实时采集高质量的仪表状态图像，同时获取二维码定位点信息以及与二维码相连接的数据库中存储的仪表类型信息，再根据二维码定位点信息对仪表图像进行快速倾斜校正，并利用二维码与仪表之间先验的几何位置关系快速提取图像中表盘所在的区域，最后根据获取的仪表类型信息，选择对应的仪表读数识别算法，以实现快速准确地识别仪表读数.实验结果表明：该方法能有效提高指针式仪表读数识别的准确率，尤其是对于复杂背景的仪表图像，该方法可用于电力系统中刻度均匀的指针仪表识别.

3DMAX视图区域渲染插件Region Render Pro 安装方法： 无需安装，直接拖动插件脚本到3DMAX视口中释放鼠标即打开。

中国5级行政区域mysql库 爬取国家统计局官网的行政区域数据,包括省市县镇村5个层级; 港澳地区的数据只有3级;台湾地区4级; 包含大陆地区的邮政编码和经纬度信息.

Cocos Creator 下可自定义的虚拟摇杆，手机端触摸摇杆，包括一个预制体，配套精灵以及TS代码文件，开箱即用，自带监听回调方法，开启监听的方式：在需要被控制的节点脚本中使用 this.rockerNode.getComponent(VrRocker).rockerTouchListener((cbkData, deltaTime: number = 0.1) => {// Your code} rockerNode是自己定义的摇杆实例别名

关于图像处理中的区域能量是matlab算法，此算法简单易行

中国行政区域五级划分mysql版（包含港澳台、经纬度、邮编、中文拼音等），省市县镇村，

机器视觉系列-ROI关注区域 Region of Interest ，LabVIEW的ROI模块，可以理解为关注区域，在后面很多操作，比如条形码识别，图像匹配等等都是很重要的一步。

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