利用图像处理的额方法识别道路裂缝，其他类型的裂缝也能识别。处理方法包括中值滤波、均值滤波、二值化、判断提取缺陷、大小位置及方向等。修改代码私企鹅号386114318

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

为了解决复杂光照环境下斑马线识别的困难，提高基于视觉的交通标志识别系统的识别效率，文中设计了一种不均匀光照下斑马线的识别与处理方法。首先将原图转化为灰度图，可以消除不同光照颜色的影响和减少数据量；然后对灰度图做直方图均衡化，可以消除不均匀光照的影响；再将其转化为二值图像，可以再次减少数据量并突出斑马线的特征。对二值图像做腐蚀处理可以消除噪声，然后再做膨胀处理，可以填补斑马线的空隙。使用Canny算子提取斑马线的边缘，然后将边缘图像转换到Hough域，即可获得图像中的直线信息。根据这些直线信息就可以计算出图像中是否有斑马线。实验结果表明，文中设计的方法对在不均匀光照条件下的斑马线的识别率达到96.25%，有较高的识别率和识别效率。

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。

基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码，图像匹配 基于LabVIEW Vision的图像处理可识别二维码

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...