基于FPGA实现了一种自适应阈值Harris角点检测，用于解决低成本ARM处理器无法实时检测到目标角点的问题。该算法首先对整帧像素点进行预筛选，将筛选通过的点进行Harris角点检测，通过设置容忍距离剔除伪角点，得到最终角点并通过LCD屏实时显示。采用自适应阈值方法来解决单一阈值不适应于多样化环境的问题，使每帧（分辨率为480×272）都能检测到大约120个角点，在低成本FPGA芯片Spartan6 XC6SLX45上验证实现。实验结果表明，该实现方法处理速度为115 f/s，能高效准确地检测到目标角点，满足精度、稳定性和实时性要求。

随着智能化信息技术的发展，视频监控、远程教育、 人机交互技术及安全等各方面都迫切希望能够进行快速、有效的身份验证。人脸识别技术是一种依据人的面部特征来自动进行身份鉴别的生物特征识别技术。由于人脸识别技术在诸多生物特征识别技术中具有众多的优势,特别是直观、非侵犯的优点，决定了其广泛的应用前景，使其受到来自学术界和工业界越来越多的关注，吸引了越来越多的研究者的兴趣，成为了一个热门的课题，取得了一批有意义的研究成果。

主要介绍了opencv车道线检测的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

不全是自己弄的，从网上找到的，但是有问题，自己改了一下没啥明显问题了。125行记得改成自己电脑的ip

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，网络上一些小伙伴写的一些关于Android版OpenCV的博客，大部分都模糊不清，基本就复制粘贴的，有些甚至没有实践就直接贴上去了，这样不仅误导初学的一些小伙伴，而且被其他小伙伴转载或者复制之后，会造成更大的影响和后果。正所谓”徒错错一个，师错错一窝。为人师者慎下笔“，故此，本专栏亲自研究，实践，将调试过程中所遭所遇进行详细讲解，注意事项进行一一列举，希望能够帮助到各位初学OpenCV的小伙伴，避免走弯路，费时费力。 需opencv官网下载OpenCV-android-sdk将其中的sdk覆盖工程中的sdk，由于sdk文件太大，这里就没有上传，是个空目录。

肌肉骨骼X光片异常分类器 实验 网络 准确性（遇到） 精度（遇到） 召回（遇到） F1（遇到） 河童（相遇） DenseNet169（基准） .83（.84） .82（.82） .87（.90） .84（.86） .65（.65） 移动网 .81（.83） .80（.82） .85（.89） .82（.85） .62（.62） NASNetMobile .82（.83） .78（.80） .89（.92） .83（.86） .63（.63） 此外，pytorch中的ResNet50也获得了等效的结果。 数据集 @misc{1712.06957, Author = {Pranav Rajpurkar and Jeremy Irvin and Aarti Bagul and Daisy Ding and Tony Duan and Hershel M

【工控老马出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab实现谐波检测 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 实现matlab实现谐波检测 程序源码 谐波检测，FFT插值，傅里叶插值 包含完整源码和注释 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

这个题目是利用matlab语言。进行眼部判别的疲劳检测系统。带有人机交互界面，可以在GUI界面的基础上进行相应的拓展。

该课题为基于Matlab的火灾检测系统。火灾检测系统分为两个部分，一个部分是烟雾检测，一个部分是火焰检测。烟雾检测的原理是通过边缘检测的方法。活验检测的方法是根据颜色加形态学的方法。带有一个人机交互界面。主界面调用两个子界面。适合具备有一定编程基础的人员学习。

该课题为基于Matlab的火灾检测系统。火灾检测系统分为两个部分，一个部分是烟雾检测，一个部分是火焰检测。烟雾检测的原理是通过边缘检测的方法。活验检测的方法是根据颜色加形态学的方法。带有一个人机交互界面。主界面调用两个子界面。适合具备有一定编程基础的人员学习。