作为广谱中的关键组成部分 基于视觉的智能应用（Dalal和Triggs） 2005;Felzenszwalb， McAllester， and Ramanan 2008），目标 同时定位和分类图像中的对象。 由于卷积神经网络（CNN）（Krizhevsky，Sutskever和Hinton 2012）的强大能力，最近提出了许多基于CNN的对象检测模型，这些模型大致可以分为两类，比如一级和两级对象检测器。具体来说，两级探测器首先选择可能的目标区域 （建议），然后对这些区域进行分类。

包含平时个人作业以及期末3套题

图像处理与计算机视觉算法及应用例程.rar

针对标准尺度不变特征变换(SIFT)算法存在搜索视觉图像中关键点出现计算冗余和目标识别实时性差的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用到煤矿救援机器人的环境信息感知和目标识别匹配中。该方法以马氏距离代替标准SIFT算法中的欧氏距离,简化了特征点提取,避免了特征点的误匹配。现场试验结果表明,改进后的SIFT算法提高了煤矿救援机器人对煤矿井下环境目标识别的实时性和目标匹配的准确性,为煤矿救援自主移动机器人实现避障、行走做好了视觉前提。

MeteosatTool是一个程序，用于可视化和处理来自Meteosat第二代（MSG）地球静止气象卫星的数据，以及SAFNWC，NoWCasting的卫星应用设施和超短距离预报软件包的输出数据

基于粒子群算法的进化聚类图像分割目标函数：使用距离度量测量的簇内距离图像特征：3个特征（R，G，B值） 它还包含一个基于矩阵的示例，输入样本大小为 15 和 2 个特征

2、初始化解码对象    要使用libjpeg解码jpeg数据，这步是必须要做的 4、读取jpeg文件的头信息    这个和初始化解码对象一样，是必须要调用的，

数据集中约包含2000+张水果图像，一共有五类水果已经分好类存在不同水果名的文件夹下，五类水果分别为apple、banana、grape、orange、pear。 为了确保数据集的多样性和代表性，我们从多个来源收集了水果图像，并对其进行了 筛选和整理。在构建数据集的过程中，我们特别注意确保每个类别的样本数量均衡， 以避免数据不平衡对模型训练和测试结果的影响。此外，为了验证模型的泛化能力，我们 特意准备了另一个独立的测试数据集 Testreal，以更全面地评估模型在未知数据上的表 现。 在图像的选择和整理过程中，我们力求保证图像的质量和多样性，以确保模型能够对 不同种类和不同外观的水果进行准确识别。我们相信这样的数据集构建能够为研究的实 验结果提供可靠的基础，同时也为相关研究提供了具有挑战性和实用性的数据资源

其中包括(600张以上的细胞核图像分割数据集，为医疗图像人工智能等从事者提供数据集，包括json格式和coco格式的标注)

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度，提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法。首先，该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络，改善了网络的学习效率和性能，加快了网络的收敛速度;其次，通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数，有效地降低了图像光照因素影响，遏制了图像深度的不连续性，并能保证左右视差的一致性，从而提高深度估计的鲁棒性;最后，采用立体图像作为训练数据，无需标深度监督信息，实现了端到端的单幅图像深度估计。在 Tensorflow框架下，用KIT和 Cityscapes数据集进行实验结果表明，与目前的主流方法相比，该方法在预测深度的精确度方面有较大提升，拥有更好的深度预测性能。