这个引导编译最大只支持7.1，直接安装解决硬盘无法格式，第二块虚拟硬盘设置12g （安装最小要12G）安装硬盘会出现系统重新安装 确认重新安装一下就行了 可以识别直通的硬盘，可以热插拔，目前测试比较稳定。编译选择的安装部分可以在网上找视频。要是出现登陆账号和密码 账号：admin 没有密码 文件比较大就做了两个压缩包

import numpy as np import cv2 imname = "6358772.jpg" # 读入图像 ''' 使用函数 cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径. 警告：就算图像的路径是错的，OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命令print(img)时得到的结果是None。 ''' img = cv2.imread(imname, cv2.IMREAD_COLOR) ''' imread函数的第一个参数是要打开的图像的名称(带路径) 第二个参数是告诉函数应该如何读取这幅图片. 其中 cv2.IMREAD_COLOR 表示读入一副彩色图像, alpha 通道被忽略, 默认值 cv2.IMREAD_ANYCOLOR 表示读入一副彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 表示读入一副灰度图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED 表示读入一幅图像，并且包括图像的 alpha 通道 ''' # 显示图像 ''' 使用函数 cv2.imshow() 显示图像。窗口会自动调整为图像大小。第一个参数是窗口的名字

在本文中，我们将介绍如何利用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络（CNN），以实现猫狗图像分类。这是一个经典的计算机视觉任务，适合初学者学习深度学习和CNN的基本原理。整个过程分为以下五个步骤： 数据集来自Kaggle，包含12500张猫图和12500张狗图。预处理步骤包括：读取图像文件，根据文件名中的“cat”或“dog”为图像分配标签（猫为0，狗为1），并将图像和标签存储到列表中。为确保训练的随机性，我们会打乱图像和标签的顺序。通过get_files()函数读取图像文件夹内容，并将图像转换为TensorFlow可处理的格式，例如裁剪、填充至固定尺寸（如image_W×image_H），并进行标准化处理以归一化像素值。 使用get_batch()函数创建数据输入流水线。该函数通过tf.train.slice_input_producer创建队列，按批次读取图像和标签。图像被解码为RGB格式，并通过tf.image.resize_image_with_crop_or_pad调整尺寸，以满足模型输入要求。批量读取可提高训练效率，其中batch_size表示每批次样本数量，capacity则定义队列的最大存储量。 CNN由卷积层、池化层和全连接层组成。在TensorFlow中，使用tf.layers.conv2d定义卷积层以提取图像特征，tf.layers.max_pooling2d定义池化层以降低计算复杂度，tf.layers.dense定义全连接层用于分类决策。为防止过拟合，加入Dropout层，在训练时随机关闭部分神经元，增强模型的泛化能力。 定义损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），设置训练迭代次数和学习率。使用tf.train.Saver保存模型权重，便于后续恢复和预测。在验证集上评估模型性能，如准确率，以了解模型在未见过的数据上的表现。 在测试集

本系统中的核心技术是对分割后的车牌字符进行识别，通过对车牌字符的收集，完成了车牌字符的数据集收集，并对数据集中的数据进行规整处理，最后完成对数据集中车牌字符的识别模型建立。此外，还开发了一款识别车辆中车牌信息的上位机人机交互界面，可以展示车辆信息，展示出车辆中车牌识别的整个过程，并对最终的车牌别结果进行展示。经过测试，系统识别率达到95%以上，本可以满足车牌识别的相关应用要求。 车牌识别技术是利用计算机视觉与机器学习技术来实现对车辆车牌信息的自动检测与识别。这一技术广泛应用于交通管理、刑事侦查、停车场管理等多个领域。在车牌识别的流程中，卷积神经网络（CNN）以其优异的特征提取能力和自动学习性能，已经成为车牌识别领域中的核心技术。 车牌检测与识别系统通常包括车牌检测、车牌字符分割、字符识别三个主要步骤。车牌检测阶段主要用于从车辆图像中定位车牌区域。车牌字符分割阶段则是将定位到的车牌区域内的字符进行分离，为后续的字符识别做准备。字符识别阶段通过训练好的模型对分割后的单个字符进行识别，最终得到车牌号码。 在车牌识别系统的开发中，数据集的收集与规整处理至关重要。车牌字符的数据集需要包含不同光照条件、不同角度拍摄、不同车辆环境下的车牌图片，以保证模型具有较好的泛化能力。通过对这些数据进行预处理，如灰度转换、二值化、去噪声、尺寸归一化等，可以提高模型的训练效率和识别准确率。 上位机人机交互界面是车牌识别系统的重要组成部分。界面需要直观易用，能够实时展示车辆信息以及车牌识别的整个过程。同时，该界面还能展示最终的识别结果，并且具备异常信息提示、数据保存、统计报表等功能，以满足实际应用中的需求。 本研究开发的车牌识别模型基于深度学习框架，尤其是卷积神经网络。CNN能够自动地从数据中学习特征，从而避免了传统图像处理中复杂的手工特征设计。通过在大量车牌图像上训练，CNN能够识别出车牌中的字符，并将这些字符组合成完整的车牌号码。 车牌识别系统的性能可以用识别率来评价。系统识别率达到95%以上，意味着大部分车牌能够被正确识别，这已经可以满足大多数车牌识别的应用要求。然而，车牌识别技术依然面临着诸多挑战，如车牌污损、不同国家和地区的车牌差异、夜间车牌识别等问题，这些都需要未来进一步的研究和技术革新来解决。 车牌检测与识别技术是现代智能交通和安全监控系统中不可或缺的一环。通过使用卷积神经网络等深度学习技术，车牌识别的准确率和效率得到了显著提升。随着人工智能技术的不断发展和优化，车牌识别技术将在智能交通管理等更多领域发挥重要的作用。

# 简要介绍 Fer2013 数据集源自 Kaggle 表情识别挑战赛，该数据集包含7种不同的人脸情绪，所有图像均统一为 48×48 的像素尺寸。 # 数据规模 * 训练数据（Training）：28709 张灰度图像 * 验证数据（PublicTest）：3589 张灰度图 * 测试数据（PrivateTest）：3589 张灰度图 # 标签介绍 数据集中的 7 种人脸情绪通过 0 - 6 的数字标签一一对应，具体如下： * 0=Angry * 1=Disgust * 2=Fear * 3=Happy * 4=Sad * 5=Surprise * 6=Neutral

2023年DSP语音识别实验报告.doc

功能介绍 基于 MFCC 的分析：使用梅尔频率倒谱系数技术进行音频分析，能够准确捕捉语音特征 。 高性能：利用 Unity 的 Job System 和 Burst Compiler 实现并行计算，大幅提升性能 。 实时处理：支持实时音频输入的唇形同步，适用于各种交互式应用场景 。 预处理支持：可以预先处理音频文件，生成唇形数据，减少运行时开销 。 跨平台：兼容多个平台，包括 Windows、macOS、iOS、Android 等 。 可视化调试：提供可视化工具，方便开发者调试和优化唇形同步效果 。 灵活配置：支持自定义音素和口型映射，适应不同语言和角色需求 。 高级功能 批量预处理：使用 uLipSyncBakedDataBuilder 组件批量处理多个音频文件，生成预处理数据 。 多语言支持：创建不同的 LipSync Profile 以适应各种语言 。 表情融合：结合其他面部动画系统，实现更丰富的表情变化 。 自定义处理管线：通过继承和重写核心类，实现自定义的音频处理和唇形生成逻辑 。 性能优化：使用 uLipSyncBakedData 组件加载预处理数据

文件介绍 文件夹 finalMatlab 最终的成品matlab程序，直接运行temp_del1.m即可 C 网上查询的‘C语言’程序相关处理方法 —— 未使用，仅供参考 matlab 网上查询的‘matlab’程序相关处理方法 —— 未使用，仅供参考 python 网上查询的‘python’程序相关处理方法 —— 未使用，仅供参考 WideLensPhotoAlbum 需要进行处理的原始高清图像 output_images_mat 储存处理结果 —— 很初步的，可以忽略，直接区finalMatlab中查看最终结果 tempfig 中途用于测试一些功能的图片 —— 可直接忽略 .m文件 在此不做详细介绍，编写过程中的所有代码文件 —— 仅供参考 pdf文件 论文为基础原理，但是仅用于了线段融合的步骤中，原理可以看一看 另外的文件为借鉴的其他博主的‘成像原理’的文章

2019年B题：天文导航中的星图识别1 【知识点解析】 天文导航是一种利用天体的已知位置和运动规律来确定航行体位置的技术，尤其适用于航天器，因为它具有自主性、抗干扰性和高精度。恒星在天文导航中扮演关键角色，被视为理想的点光源，其坐标通过赤经和赤纬描述。 星敏感器是天文导航的核心，它通过观测恒星来确定航行体的姿态。星图识别是星敏感器技术的关键步骤，包括图像采集、特征提取和匹配识别。星表是识别的基础，包含恒星的位置、亮度等信息。附件2提供了一个简易星表，包含部分恒星的赤经、赤纬和星等。 问题1主要涉及星敏感器坐标系、图像坐标系和天球坐标系之间的转换： (1) 给定恒星在天球坐标系的位置（赤经、赤纬），以及星敏感器中星像点的位置，可以建立数学模型求解星敏感器坐标系中的点与天球坐标系中对应恒星的关系。具体算法可能涉及几何变换和坐标系转换。 (2) 如果不使用星敏感器坐标系的信息，可以通过星像点在图像坐标系的位置，结合光学系统特性，反推天球坐标系中恒星的位置。这可能需要解决一个非线性优化问题，如最小二乘法或迭代算法。 (3) 提高解算精度通常需要选取几何分布广泛的三颗星，避免共线或共面情况。误差分析涉及观测噪声、光学系统误差以及坐标转换的精度。 问题2聚焦于星图识别的特征提取和算法设计： 传统的星图识别依赖于恒星间的角距，这种方法简单但存储需求大，实时性和识别率有限。为了改进，可以提取更复杂的特征，比如星点的亮度分布、形状、邻近星点关系等。根据附件2的星表信息，可以构建特征向量，并设计匹配算法。对于附件3的8幅星图，算法应能准确识别每颗星对应的星表编号。性能评估包括识别速度、误匹配率和正确率等指标。 此题涵盖了天文学、数学（坐标转换、非线性优化）、计算机视觉（特征提取、图像处理）和星敏感器技术等多个领域，要求参赛者具备跨学科的知识和解决问题的能力。

MATLAB车牌识别系统是基于MATLAB平台开发的一套用于车牌识别的软件系统。该系统主要利用MATLAB的图像处理和模式识别能力，通过对车牌图片进行预处理、特征提取和分类识别等步骤，实现对车牌信息的识别和提取 系统的主要步骤包括： 1. 图像预处理：包括图像灰度化、二值化、去噪等操作，将车牌图像转换为适合进行下一步处理的形式； 2. 特征提取：提取车牌图像中的特征信息，如字符区域、字符边界等； 3. 字符分割：将车牌图像中的字符区域进行分割，分离出每个字符； 4. 字符识别：对每个字符进行识别，利用模式识别算法或者深度学习算法对字符进行分类，得到字符标识； 5. 结果输出：将识别结果进行整合、处理并输出，通常以文本形式展示识别出的车牌信息。 MATLAB车牌识别系统能够根据实际需要进行相应的功能扩展和优化，也可以与其他系统进行集成，提供更加丰富、智能化的车牌识别服务。