内含8000多张图像，利用labelimg对其进行了标注，各类标签数目：789个（表计读数有错）；523个 （表计外壳破损）；883个   （异物_鸟巢）；383个 （操纵箱箱门闭合异常） ；362个 （开关柜已闭合；654个  （盖板破损） ；729个 （异物_挂空悬浮物）；1174个（呼吸器_硅胶变色）；869个 （表计表盘模糊）；410个  （绝缘子破裂）；723个 （表计表盘破损）；833个（渗漏油_地面油污）；567个   （未穿戴安全帽）；815个    （未穿工装）；106个（呼吸器_硅胶体破损）；607个（吸烟） 上传大小有限，此为网盘下载链接

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像重建：ASTRA算法图像重建、BP神经网络图像重建、投影法图像重建、小波变换图像分解重建、字典学习KSVD图像低秩重建、主成分分析PCA图像重建、正则化图像去噪重建、离散余弦变换DCT图像重建、卷积神经网络的图像超分辨率重建、SCNN图像重建、SAR图像重建、OSEM重建、超分辨率图像重建、Zernike矩图像重建、Split Bregman图像重建

本次更新主要内容： 1. 加入“报名照”功能 , 简单轻松制作考试报名照，证件照，只需指定头像裁剪区域，自动按规格缩放和压缩大小，方便快捷！     同时，您可下载手机版的“光影报名照”（扫描二维码即可下载）     直接使用手机拍照制作考试报名照，证件照等电子照片，并且还可一键换底色 2. 通道混合器增加 “互换” 功能， 可红绿，红蓝，绿蓝互换 3. 批处理动作加入“批量扩边“功能，同时扩边的填充部分加入 ”透明度“ 调整功能 4. ”批处理“ 输出设置面板优化，同时输出路径加入”原文件路径“一项 5. 设置中增加另存时是否默认在文件名后加"_副本" 二字 6. 修正多处BUG 如个别EXIF快门速度不对 ，部分图片限制文件大小不对等   〖光影魔术手〗是一个对数码照片画质进行改善及效果处理的软件。简单、易用，不需要任何专业的图像技术，就可以制作出专业胶片摄影的色彩效果。 拥有强大的调图参数拥有自动曝光、数码补光、白平衡、亮度对比度、饱和度、色阶、曲线、色彩平衡等一系列非常丰富的调图参数。最新开发的版本，对UI界面进行全新设计，拥有更好的视觉享受，且操作更流畅，更简单易上手。无需PS，您也能调出完美的光影色彩。 丰富的数码暗房特效还在羡慕他人多变的照片风格吗？没关系，光影魔术手拥有多种丰富的数码暗房特效，如Lomo风格、背景虚化、局部上色、褪色旧相、黑白效果、冷调泛黄等，让您轻松制作出彩的照片风格，特别是反转片效果，光影魔术手最重要的功能之一，可得到专业的胶片效果。 海量精美边框素材 可给照片加上各种精美的边框，轻松制作个性化相册。除了软件精选自带的边框，更可在线即刻下载论坛光影迷们自己制作的优秀边框。 光影论坛提供海量边框下载： 轻松边框 花样边框 撕边边框 多图边框 随心所欲的拼图光影魔术手拥有自由拼图、模板拼图和图片拼接三大模块，为您提供多种拼图模板和照片边框选择。独立的拼图大窗口，将各种美好瞬间集合，与家人和朋友分享。 便捷的文字和水印功能文字水印可随意拖动操作。横排、竖排、发光、描边、阴影、背景等各种效果，让文字加在图像上更加出彩，更可保存为文字模板供下次使用。多种混合模式 水印更加完美，快来试试吧！ 图片批量处理功能充分利用cpu的多核，快速批量处理海量图片。您可以批量调整尺寸、加文字、水印、边框等以及各种特效。您还可以将一张图片上的历史操作保存为模板后一键应用到所有图片上，功能强大，对于爱拍照爱处理照片的你，不容错过！   光影魔术手4是一款迅雷公司全新设计开发的产品，希望给广大用户提供一款功能强大，更易上手，操作体验更好的图片处理软件。此前已经陆续发布过几个内测版，现在正式推出了4.1.0Beta版，除了不断完善产品体验。研发团队还不乏幽默感，独创了“雾都模式”功能！   最近网络上热议的北方雾霾天，激发了不少网友的创作欲，“雾都Style”应运而生。不过光魔的研发团队可不是简单的给图片蒙上一层灰色，而是分析了大量真实的雾霾照片，根据此类照片的拍摄成像特点，以及拍摄地对应的PM2.5指数，精心调校得来。（幽默也是技术活！）       相关阅读： 光影魔术手存储空间不足怎么办？ 光影魔术手怎么给图片调节阿宝色调效果?

【CxImage开源代码】是一个专用于图像处理的开源库，其核心是提供了一套功能丰富的API，便于开发者在C++项目中实现各种图像操作。这个开源项目提供的最新版本旨在简化集成过程，用户只需要编译出lib库文件，即可将它无缝接入到自己的工程中。 图像处理是计算机科学中的一个重要领域，广泛应用于图像分析、图像增强、图像合成、图像识别等场景。CxImage库为这些应用提供了底层支持，开发者可以通过它进行像素级别的操作，或者实现更复杂的图像算法。 CxImage库包含以下几个主要模块： 1. **基本图像操作**：如创建、加载、保存图像文件，以及对图像尺寸的调整和旋转。这使得开发者能够轻松地处理不同格式的图片，例如BMP、JPEG、PNG等。 2. **色彩空间转换**：支持RGB、灰度、CMYK等各种色彩模型间的转换，满足了对颜色处理的需求。 3. **图像滤波与增强**：提供了多种滤波器，如均值滤波、高斯滤波，以及直方图均衡化等，以改善图像质量或提取特定特征。 4. **图像绘制**：支持基本图形的绘制，如线条、矩形、椭圆等，还提供了文本渲染功能，可以方便地在图像上添加文字。 5. **图像编码与解码**：内置了多种图像编码解码器，如JPEG、PNG、GIF、TIFF等，确保了与其他图像处理软件的兼容性。 6. **示例与文档**：项目中包含了丰富的示例代码（如demo目录下的文件），帮助开发者快速理解如何使用库中的功能。同时，doc目录下的文档提供了详细的API参考，方便查阅。 7. **扩展功能**：通过`jasper`和`jbig`等子目录，可以看出CxImage还支持JPEG 2000和JBIG等高级图像编码标准，进一步拓宽了其在图像压缩领域的应用。 在实际开发中，使用CxImage库可以大大降低图像处理的复杂性，提升工作效率。只需将源代码导入项目，编译生成静态库或动态库（如`CxImgLib.dsw`文件可能用于设置和管理项目），然后在代码中引用，就可以调用其丰富的接口来实现所需功能。 【CxImage开源代码】是一个强大的图像处理工具，对于需要在C++环境中进行图像处理的开发者来说，是一个非常有价值的资源。它不仅提供了全面的功能，而且易于集成，降低了开发难度，是开发人员进行图像处理工作的好帮手。

Hough 变换(Hough Transform)是一种常用的检测图形的算法。主要原理是通过在参数空间中的投票统计来检测图像中的基本形状。 它通过搜索特定形状(如直线,圆,椭圆等)在参数空间的累加器中的局部最大值来检测形状。Hough 变换主要用于检测图像中的基本形状,如直线,圆等。 用于图像处理领域的经典算法，Hough直线检测、圆检测、椭圆检测的c++算法实现

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于处理图像和视频数据。本篇文章将深入探讨如何使用OpenCV来计算图像的灰度直方图，并理解其在图像分析中的重要性。 我们要理解什么是灰度直方图。在图像处理中，灰度图像是一种没有色彩信息，只有亮度级别的图像。每个像素点用一个0到255之间的整数值表示，0代表黑色，255代表白色，中间的值则对应不同的灰度层次。灰度直方图就是这些灰度值在图像中出现频率的可视化表示，它可以帮助我们理解图像的整体亮度分布和局部特征。 OpenCV提供了方便的函数`cv::calcHist`来计算直方图。为了计算灰度图像的直方图，我们需要先将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过`cv::cvtColor`函数完成，一般使用`COLOR_BGR2GRAY`作为转换代码。例如： ```cpp cv::Mat colorImage = ...; // 输入彩色图像 cv::Mat grayImage; cv::cvtColor(colorImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); ``` 接下来，我们可以使用`cv::calcHist`计算灰度直方图： ```cpp cv::Mat histogram; int histSize = 256; // 因为灰度值范围是0到255 float range[] = {0, 256}; // 直方图的边界 const float* histRange = {range}; bool uniform = true, accumulate = false; cv::calcHist(&grayImage, 1, 0, cv::Mat(), histogram, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate); ``` 这里的参数`histSize`指定了直方图的bin数量，`histRange`定义了灰度值的范围，`uniform`和`accumulate`分别表示是否假设灰度值均匀分布和是否累加直方图。 有了直方图，我们可以通过`cv::normalize`进行归一化，以便于可视化。然后可以使用`cv::imshow`函数展示直方图： ```cpp cv::normalize(histogram, histogram, 0, 1, cv::NORM_MINMAX); cv::Mat histImage(256, 256, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); for (int i = 1; i < 256; i++) { int barWidth = cvRound(255 * histogram.at(i - 1) / maxHistogramValue); cv::rectangle(histImage, Point(i - 1, 255), Point(i + barWidth - 1, 0), Scalar(255, 255, 255), -1); } cv::imshow("Gray Histogram", histImage); cv::waitKey(); ``` 通过分析灰度直方图，我们可以获取关于图像的一些重要信息，比如图像的明亮部分、暗部以及是否有明显的峰值或平直段。这在图像增强、对比度调整、阈值分割等任务中非常有用。例如，如果直方图显示图像大部分像素集中在亮部，可能需要降低全局亮度；如果直方图有明显的尖峰，可能表明图像中有特定的灰度值频繁出现。 在提供的"GrayHistImage"文件中，很可能包含了一个示例程序，该程序展示了如何用OpenCV计算并绘制一个图像的灰度直方图。通过阅读和运行这个程序，你可以更好地理解和实践上述理论知识。 理解如何使用OpenCV计算和解析灰度直方图是图像处理中的基本技能，它可以帮助我们洞察图像的特性，并在后续的图像分析和处理任务中发挥关键作用。

水色图像水质评价采用专门针对推向处理的卷积神经网络来进行分类处理

在计算机科学领域，数字图像处理和模式识别是两个至关重要的概念，它们在视觉计算、人工智能、机器学习等多个领域都有广泛的应用。Visual C++作为一种强大的编程工具，被广泛用于开发图像处理和模式识别软件。本篇文章将深入探讨这些知识点，并结合提供的代码资源进行详细解析。 一、数字图像处理基础 数字图像处理涉及到对图像数据的获取、预处理、分析和解释。在Visual C++中，我们可以使用OpenCV（开源计算机视觉库）来实现这些功能。OpenCV提供了丰富的API，支持图像读取、显示、转换、滤波、边缘检测等操作。 1. 图像读取与显示：使用`cv::imread()`函数读取图像，`cv::imshow()`函数显示图像。 2. 图像转换：包括颜色空间转换（如BGR到灰度、HSV等）和图像尺寸调整。 3. 图像滤波：例如高斯滤波（`cv::GaussianBlur()`)，可以消除噪声并平滑图像。 4. 边缘检测：Canny算法（`cv::Canny()`)是常用的一种边缘检测方法，可找出图像中的显著边缘。 二、模式识别 模式识别是让计算机理解并分类图像中不同的特征或对象。它通常包括特征提取、分类器设计和训练等步骤。 1. 特征提取：如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等，都是常见的图像特征描述符，用于描述图像中的关键点。 2. 分类器设计：常用的有支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及神经网络等。SVM在图像分类中表现优秀，`cv::ml::SVM`是OpenCV中的实现。 3. 训练与测试：利用训练集对分类器进行训练，然后在测试集上评估其性能。 三、Visual C++与OpenCV的结合 在Visual C++项目中集成OpenCV，首先需要下载并安装OpenCV库，然后配置项目的附加库目录和包含目录，确保编译器能找到相应的头文件和库文件。在源代码中，通过#include "opencv2/opencv.hpp"引入必要的模块。 四、代码实践 提供的压缩包中的代码可能包含示例程序，演示如何使用Visual C++和OpenCV进行图像处理和模式识别。例如，一个简单的图像分类应用可能包括以下步骤： 1. 读取图像并进行预处理（如归一化、尺寸调整）。 2. 提取图像特征，如SIFT或HOG特征。 3. 使用已训练好的分类器对特征进行分类。 4. 输出分类结果。 为了深入了解这些代码，你需要仔细阅读并理解每个函数的作用，查看它们如何与OpenCV库交互，并尝试运行和修改代码，以加深对图像处理和模式识别的理解。 总结，Visual C++结合OpenCV库为数字图像处理和模式识别提供了强大的工具。通过学习和实践，开发者可以创建复杂的图像分析和识别系统，应用于各种实际场景，如自动驾驶、医学成像、安全监控等。提供的代码资源是宝贵的自学材料，可以帮助你快速掌握这一领域的核心技能。

在本资源中，我们主要关注两个MATLAB AppDesigner的演示示例：s01\_demo计算器和s02\_demo简易图像处理软件。MATLAB AppDesigner是MATLAB环境中的一个集成开发工具，它允许用户通过可视化界面设计和构建交互式应用程序，而无需深入编程细节。以下是对这两个演示示例的详细解释。 s01\_demo计算器是一个基础的图形用户界面（GUI）应用程序，用于执行基本的算术运算。这个应用可能包括加、减、乘、除等按钮，以及输入框和显示结果的文本框。在AppDesigner中，开发者可以拖放控件来创建布局，然后编写回调函数来处理用户的操作。这通常涉及到对用户输入的解析、数学运算的执行，以及结果的更新。了解如何在AppDesigner中创建和管理回调函数是学习此类应用的关键。 接下来，s02\_demo简易图像处理软件展示了MATLAB在图像处理领域的强大功能。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，允许用户进行图像的读取、显示、分析和处理。这个演示可能包括加载图像、应用滤波器、调整对比度和亮度、裁剪图像等功能。开发者可能需要利用`imread`函数读取图像，`imshow`显示图像，以及一系列图像处理函数如`imfilter`、`imadjust`等来实现各种处理效果。理解图像数据的表示方式、以及如何在AppDesigner环境中与图像数据交互也是重要的学习内容。 在MATLAB AppDesigner中，每个组件都可以与特定的MATLAB代码关联，这些代码定义了组件的行为。这就是所谓的“code behind”模型。当你点击按钮或改变滑块值时，相关的MATLAB代码会运行，从而更新应用程序的状态。通过查看和学习这些代码，你可以了解到如何将MATLAB的计算能力与用户界面元素相结合。 此外，标签"matlab appdesigner matlabcode"提示我们，这个压缩包不仅包含AppDesigner的应用程序，还有可能包含源代码。通过阅读和理解这些代码，初学者能够加深对MATLAB语法和AppDesigner工作流程的理解。同时，这些代码也可以作为模板，帮助开发者快速构建自己的应用程序。 总结来说，这个资源为学习MATLAB AppDesigner提供了一个很好的起点。无论是想要创建简单的计算器还是复杂的图像处理应用，都可以从这两个演示示例中汲取灵感。通过研究和实践，你可以掌握如何使用AppDesigner设计GUI，以及如何结合MATLAB代码实现各种功能，从而提升你的MATLAB应用开发技能。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。