【项目资源】：图像处理。包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于FPGA的车牌识别，其中包括常规FPGA图像处理算法: rgb转yuv， sobel边缘检测， 腐蚀膨胀， 特征值提取与卷积模板匹配。 有bit流可以直接烧录实验。 保证无错误，完好，2018.3vivado版本，正点达芬奇Pro100t，板卡也可以自己更改移植一下。 所以建的IP都有截图记录下来。

pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法，论文地址为：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下： 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch，平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用

"计算机视觉与图像处理论文实用全套PPT" 计算机视觉是一种模拟人类视觉的技术，它可以通过对图像或视频的处理来获取相应的三维信息，并存储于计算机中供人们研究和应用。近年来，计算机视觉的研究与应用已经扩展到了空間探索、地理资源勘探、工业、农业、医学和军事等多个领域，尤其是在农业工程领域更为突出。 论文的主要内容包括计算机视觉在农业工程中的应用，例如农产品的分级检测、作物营养的监测和病虫草害的防治等方面的研究。同时，论文还讨论了计算机视觉在农业工程中的存在的问题和未来的发展方向。 在农产品的分级检测方面，计算机视觉技术可以对产产品进行无接触检测，获取大量的图像参数信息，并具有标标准统一、识别率高、效率高且无损害等优点，特别适合于动植物等农产品质量的检测和综合评定。 云南农业大学的宋兰霞等人在“云南省农业科技创新工程项目”中，以计算机视觉技术为基础，针对传统方法的主观性强、准确率低、成本高的缺点，运用统计学中的最大方差法去除图像黑色背景，使用二二值法对大理石花纹进行提取，并对其含量进行测定。研究结果表明，计算机视觉技术对实现胴体图像中大理石花纹区域能够分割和含量测定的准确性很高，为肉质自动分级打下良好的基础。 淮阴工学院电电子与电气工程学院的王亚琴等人在“江苏省高校自然科学研究项目”中，提出了基于计算机视觉的鸭蛋重量智能检测方法，实现了计算机视觉称重。该方法首先要构造出鸭蛋图像的灰度梯度共生矩阵，以最大熵原理为依据求出最佳灰度和梯度分割阈值，从而实现二二维阈值的分割。 计算机视觉技术在农业工程中的应用具有很高的准确性和实时性，能够有效地提高农产品的质量和产量，对农业的发展和经济的增长产生积极的影响。 随着计算机视觉技术的发展和应用，农业工程领域也将迎来更多的机遇和挑战。在未来的研究中，需要继续探索和发展计算机视觉技术在农业工程中的应用，以提高农业的生产效率和产品质量。 计算机视觉技术在农业工程中的应用具有很高的潜力和价值，对农业的发展和经济的增长具有重要的意义。

【内容摘要】这套NLP资源着重于词向量表示与语言模型的相关理论与实践，内含详尽的PPT教学课件和实战代码示例。 【适用人群】主要为对自然语言处理技术感兴趣的学生、教师、研究者以及相关领域的开发者，尤其适合初学者深化理解和进阶者提升技能。 【适用场景】包括但不限于机器翻译、情感分析、语义搜索、聊天机器人开发等领域。资源的目标是帮助用户掌握词向量的构建原理（如Word2Vec、GloVe等），理解并应用语言模型（如n-gram、RNN、Transformer等）进行文本生成与预测任务，从而全面提升其在NLP项目中的问题解决能力和技术研发实力。

gamma映射进行图像增强

【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

DFT的matlab源代码音频信号处理 Coursera上音乐应用程序的音频信号处理分配 注意：这是出于个人学习目的。 第一周 编程作业： 第二周 编程作业： 第三周 编程作业： 第四周 编程作业： 第五周 编程作业： 第六周 编程作业： 第七周 同行评分作业： 第八周 同行评分作业： 第9周 同行评分作业：

《VC6.0企业版——中英文》是微软公司推出的一款经典的C++集成开发环境，全称为Visual C++ 6.0。它以其强大的功能、直观的用户界面和丰富的资源库，深受程序员们的喜爱，尤其是对于初学者而言，是学习C/C++编程的不二之选。这款软件不仅支持中文和英文双语界面，还附带了MSDN（Microsoft Developer Network）在线文档，方便用户在编程过程中查阅各类API和技术文档。 VC6.0企业版的核心在于它的IDE（Integrated Development Environment），这是一个集成了代码编辑器、编译器、调试器和项目管理工具的综合平台。代码编辑器提供语法高亮和自动完成功能，极大地提高了编写代码的效率。而编译器则支持最新的C++标准，可以将源代码转化为可执行程序。调试器是开发过程中的重要工具，允许程序员逐行执行代码，查看变量状态，定位并修复程序中的错误。 MSDN是微软为开发者提供的全面技术文档库，包含了Windows API、MFC（Microsoft Foundation Classes）、ATL（Active Template Library）等大量开发资料。通过VC6.0内置的MSDN，用户可以快速查找相关函数的用法、参数说明以及示例代码，这对于学习和理解底层原理至关重要。 在自然语言处理领域，C++语言由于其高效性和对底层硬件的直接访问能力，经常被用于构建复杂的数据结构和算法。例如，可以使用C++开发文本分析工具，实现词性标注、句法分析、情感分析等功能。同时，VC6.0的性能优化工具可以帮助开发者对自然语言处理算法进行性能调优，提高程序运行效率。 在压缩包中，"vc6.0"这个文件可能包含了VC6.0企业版的安装程序和其他相关文件。用户在解压后，按照安装指南进行操作，即可在自己的计算机上搭建起C++编程的工作环境。在安装过程中，用户需要注意选择合适的安装选项，如是否安装MSDN，以便满足自己的需求。 VC6.0企业版是一个功能强大的C++开发工具，尤其适合那些希望深入学习计算机底层原理的初学者。通过使用它，不仅可以掌握C++编程，还能借助MSDN深入理解Windows API和其他相关技术，对于自然语言处理等领域的研究和开发有着极大的帮助。

自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）自然语言处理数据集（初中和高中数学）