车牌检测和识别的Python应用软件实现详细过程 1.输入原始图片，通过二值化，边缘检测，和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置； 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪，为车牌号的识别做准备； 3.基于裁剪的车牌号，使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号（如上图中的第3步） 4.训练机器学习模型做车牌识别，这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)，另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序，并打包发布安装软件。

内容包含详细注释 代码中有数据集的下载程序: 人工构造简单二分类数据集，两个数据集大小为100，样本特征维度为2，且分别服从均值互为相反数且方差相同的正态分布。两个数据集的样本标签分别为0和1。 Fashion-MNIST数据集，该数据集为一个多类图像分类数据集，包含60000个训练图像样本，10000个测试图像样本。每个样本的数据格式为28*28*1。共10类：dress（连⾐裙）、coat（外套）、 代码内容包括： PyTorch基本操作实验； Torch.nn实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 手动实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 多分类实验torch.nn实现Dropout和多分类实验torch.optim实现L2范数正则化； 对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响；

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）

基于Python语言高效、灵活、面向对象等特性，结合PYQT以及NumPy等扩展模块提供的强大功能，通过将控件对象及回调函数抽象为相应的类实例，使用户可以根据自身需求方便地修改程序代码以增减仪器的系统功能或规模，简化虚拟仪器开发过程，有效实现代码的重复利用，并通过实例表明，用Python开发虚拟仪器层次清晰，周期短，具有广泛的研究前景。

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用户注册与登录 用户账号的注册与登录 用户注册账号，并使用该账号登录网页 用户打开页面发送GET请求给后端，后盾返回登录页面。 判断用户是否是新用户，新用户则需要注册。 用户输入账号密码向服务端发送POST请求 后端判断账号密码是否正确，正确则登录成功，不正确则要求重新登录 发布论坛文章 用户发布论坛文章 用户在已登录的前提下发布文章，并且其他用户可以评论 判断用户是否已经登录，未登录则需要先登录才能发布文章。 用户编辑文章内容并发布 其他用户评论该文章。

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基于python机器学习的天气预测和天气可视化项目源码全部资料.zip它实现了天气数据的爬取，预测和可视化。本项目分为三个部分，即爬取和处理数据，数据预测（包含评价方法）和数据可视化 即使用python爬取网站的json数据 数据预处理： 获取到的天气信息包括最高温，最低温都不是int格式的数字，通过对数据截取，将部分指标的数据变换为int类型 基于python机器学习的天气预测和天气可视化项目源码全部资料.zip它实现了天气数据的爬取，预测和可视化。本项目分为三个部分，即爬取和处理数据，数据预测（包含评价方法）和数据可视化 即使用python爬取网站的json数据 数据预处理： 获取到的天气信息包括最高温，最低温都不是int格式的数字，通过对数据截取，将部分指标的数据变换为int类型

对B站视频的标题，播放量，弹幕量以及收藏量，视频分类等数据进行分析。我们采用爬虫对B站的热门视频弹幕进行爬取并保存为csv文件，导入数据库中，通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示。主要选取首页热门排行榜单中的热门视频的一些基本信息，并对获取的数据进行数据清理，数据分析并实现数据可视化展示。整体项目主要基于flask框架实现，项目设计前后端交互，基于观众对视频的点赞、投币、收藏等信息选取特征值，设计算法对数据进行更深层次的分析。

当年本科毕业设计答辩ppt，估计可能会赶上硕士的工作难度，工作量巨大。。。特此免费上传，为了使看到的人不能迷茫，如有转载请标明出处，尊重下我哈哈哈哈。 现在攻读硕士，研究有限元仿真方向，机械硕士。欢迎交流，问我我估计也不一定答上来。