【图像识别】基于模板匹配车牌识别matlab源码含GUI.md

以下是我曾经做过的一个matlab识别红篮黄乒乓球的代码，用MATLAB读取视频数据，并逐帧对其进行图像处理，包括颜色识别，质心计算，实时跟踪等等，仅作参考

java-二值化-图像识别技术。 这是一个java测试例子，根据图片二值化图像内容比较图像相似度。

C++ tesseract 基于vs2015编译通过

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

图像转换涵盖了计算机图形、计算机视觉以及深度学习图像和视频分析领域的广泛应用。图像转换的基本理念是将输入图像转换为输出图像。这不同于对图像进行自编码，因为在自编码过程中，输入和输出是完全相同的。而对于图像转换而言，我们期望输入与输出属于不同的图像集。例如，输入图像是一张风景照，而输出图像则可能是对这张照片进行艺术风格处理后的结果。又如，输入图像是一张马的照片，而输出图像则应是斑马的照片。假设您有一张地图，上面显示着街道和高速公路的轮廓，而您想要对这些图像应用一种纹理，使之看起来就如卫星图像一般。您或许想要重现 Google AI 实验，将素描图转换成猫的图片。又或者您想要重新创建 FaceApp 应用程序，让它为人脸增添微笑效果。这些都是图像转换的具体示例。

Labeled Fishes in the Wild 为鱼类图像数据集，图像中包含鱼类、无脊椎动物和河床，通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。鱼类位置数据被包括在相应的数据文件中（ dat，vec 和 info），标注了鱼在图像中的位置。

Fashion-MNIST是一个用来进行机器学习和深度学习的测试数据集，它由类似于MNIST的手写数字图像数据集演变而来，但是每一张图像都代表了10类服装类型之一，包括T恤、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和靴子。 基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图像识别，通常指的是使用卷积神经网络来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。在这种情况下，我们需要训练一个卷积神经网络模型，让它能够根据图像的特征来预测图像所属的类别。 为了实现这个目标，我们需要以下步骤： 1. 准备Fashion-MNIST数据集，包括训练集、验证集和测试集。 2. 构建一个卷积神经网络模型，包括两个卷积层和全连接层。 3. 使用训练集对模型进行训练，通过反向传播算法来更新模型参数。 4. 使用验证集对训练好的模型进行评估，并通过可视化工具来观察模型的训练曲线和验证曲线。

文中分别以板球系统和PID算法作为控制系统和控制方法，旨在研究在自动控制领域，利用机器视觉手段采集图像数据的速度和精度能否满足系统高精度控制的需求，采用控制变量法对图像采集频率、图像颜色阈值等参数进行调节，计算图像矩获取板球位置，得出各给定参数在合适范围内时，机器视觉的手段能够满足板球在平板上的位置高精度控制的数据采集需求的结论。

毕设的车牌图像数据库 包括各类场景总计6000左右张图像数据 如停车场，卡口，电子抓拍、天桥等位置 可进行车牌定位检测，车牌字符分割，车牌字符识别等相关研究