车牌识别 边缘检测 图像恢复 等各种类型的报告 为你的课程设计或实验提供一些参考 数字图像处理的各种操作与部分具有可行性的代码资源都在其中

DUKE大学OCT图像（Chiu_BOE_2014_dataset）积液分割图像，包括源文件（.mat）以及自己分割出的专家标注二值图。用于积液分割，机器学习训练数据源。 数据集原.mat文件可以自己用matlab处理，我这里用python代码解析出来的图片。

CVI2012 + IMAQ vision6.0 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117478961 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117486707 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/117518445

实验要求：用matlab实现车牌号的提取，对不同的图片可能要自己调参，所附的实验图片效果不错

Visual C++MATLAB图像处理与识别实用案例精选(PDG版+源代码)，包括书籍和源码两部分

深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

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此文档是对博文https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/124755753的补充。 利用OpenCV进行图像处理、 图像识别、视频处理、深度学习、并行运算、项目实战等的学习路径...

文档介绍了基于VC++的人民币面值识别的方法，对于有喜欢数字图像处理的朋友有一些帮助。

针对硅太阳电池缺陷的检测问题，利用非接触红外检测方法，通过CCD相机获取硅太阳电池的电致发光图像，利用Matlab软件对缺陷部位图像首先进行预处理，然后进行图像分割、特征提取和图像识别，最后判断检测的硅太阳电池的缺陷。结果表明，该方法能够有效识别硅太阳电池的缺陷。