基于计算机视觉和机器学习的人脸检测及人脸识别系统源码+数据资料.zip本项目是基于OpenCV2跨平台计算机视觉和机器学习软件库的人脸检测及人脸识别系统， 采用Web应用作为用户和管理的交互页面。 系统人脸识别模块的图像处理采用PIL(Python Image Library)。 BPL是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了 软件架构 Flask：Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用程序框架。 OpenCV2：OpenCV2是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库。 LayUI：layui（谐音：类UI) 是一款采用自身模块规范编写的前端 UI 框架，遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式，门槛极低，拿来即用。且是国人开发，拥有较为完善的中文文档。 Pymysql及PooledDB：PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库。DBUtils是一套Python数据库连接池包，并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。

【水果分类】基于计算机视觉实现水果识别分类含Matlab源码

个人本科期间发表的一篇科技论文，参加比赛期间的一些总结，第一作者与队友合作完成。上传的目的有两个，第一是把这里作为一个存储的手段，方便自己查阅；第二希望更够让其他感兴趣的人看到这篇文章，提供一些帮助，欢迎一起学习交流。

个人认为很棒的一个论文集，对从事三维重建行业很有帮助！

针对视频图像中车辆检测问题,提出了一种基于计算机视觉的运动车辆检测方法。首先,选取最佳方差参数并利用双边滤波对图像进行预处理;再利用Surendra背景更新算法实时更新背景图像,采用粒子群(PSO)极大熵法求得背景差分图像的阈值;然后,将得到的二值图像进行形态学处理并检测出运动车辆。实验结果表明,该算法不仅适用于简单背景、车速较慢的环境中,而且在复杂背景、噪声较大、车速较快的情况下,该方法均能够克服外界环境的不利影响,准确地检测出运动车辆,提高检测的准确率。

【图像识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统（重弹孔）含Matlab源码

针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题，文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统，其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理，并通过边缘检测算法提取轮廓，然后利用BP神经网络分类器进行缺陷识别与分类。其在实验及实际工业生产中，均具有较高的识别率，可达到约90%，且还具有较好的板形识别效果。

数字信号处理—基于计算机的方法》习题答案

【打靶识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统附matlab代码

计算机说明文 [基于计算机的插图工具对科学说明文的意义建构的影响] .docx