用c#做的图像识别程序 用于人脸的识别 希望对大家有用 也希望多挣一些积分

1． 使用环境 将此光盘中所有文件复制到硬盘中，在VC++6.0环境下运行。 2．分类程序使用说明 1）获得数据源 （1） 手写数字 ① 在左视图中按住鼠标左键可以写一个数字。 ② 按住鼠标右键可以擦除书写的数字。 ③ 在工具条中单击【清除并重写检验样品】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【清除并重写检验样品】选项，可以将手写的数字全部擦除。 （2） 打开已有的手写数字 ① 在工具条中单击【打开一幅图像】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【打开256色位图(O)…】选项，可以打开已有的手写数字，在“手写数字”文件夹下找到一些手写数字图像。 ② 在工具条中单击【显示打开图像】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【显示打开图像】选项，可以显示打开的图像。 2） 样品库中存储手写数字 在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，单击工具条中的【保存为样品】按钮，或者选择菜单中的【文件】→【保存为样品】选项，可以把手写数字或者打开的数字图像保存至样品库中。 3） 看样品库 选择菜单中的【训练样品设计】→【设计训练样品库】选项，弹出样品库对话框。可以查看样品库中各数字样品的个数，另外可以查看各个样品的特征、添加和删除样品。 4） 分类处理 手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。 ① 选择【模板匹配分类器】菜单，可以应用模板匹配算法进行分类。 ② 选择【Bayes分类器】菜单，可以应用Bayes算法进行分类。 ③ 选择【线性函数分类法】菜单，可以应用线性函数算法进行分类。 ④ 选择【非线性分类法】菜单，可以应用非线性算法进行分类。 ⑤ 选择【神经网络分类器】菜单，可以应用神经网络算法进行分类。 3．聚类程序使用说明 1）获得数据源 在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：【标准数字聚类】、【手画图形聚类】、【位图文件分析聚类】。 (1) 标准数字 在工具条中按下【标准数字聚类】按钮后，选择工具条上提供的各种标准数字。在左视图就会得到多个标准数字。 每行中存放的标准数字个数与blank.bmp文件大小有关，读者可以自行修改该文件的大小，应注意该文件应该是n×n的，比如500×500 。 (2)手写数字 在工具条中按下【手画图形聚类】按钮后，拖动鼠标左键画各种数字或图形，注意每一个物体要连通。 (3) 打开位图文件 在工具条中按下【位图文件分析聚类】按钮后，打开需要聚类分析的位图文件。弹出“打开文件”对话框，读者可以打开已经存在的一幅图像文件。 2）擦除修改数据 在工具条中单击【橡皮】按钮， 可以擦除、修改输入的数据。 3）特征提取 ① 单击右视图空白区，激活右视图的工具条。 ② 在工具条中单击【显示】按钮，将在右视图显示处理后的数据。 ③ 在【视图】菜单中选择【获得模式特征】菜单项，进行特征提取。 4）聚类处理 ① 选择【聚类分析】菜单，可以对样品进行聚类分析。 ② 选择【模糊聚类】菜单，可以对样品进行模糊聚类分析。 ③ 选择【遗传算法】菜单，可以应用遗传算法对样品进行聚类分析。 在上述处理中，注意选择距离的计算方式和参数输入的范围。 读者有任何意见或建议，可与作者联系。 联系地址：天津理工大学 计算机科学与工程系 杨淑莹 邮政编码：300191 邮箱：ysying126@126.com

C# EmguCV 人脸识别 训练库文件 xml打包，包含所有的人脸识别训练库

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基于matlab进行语音情感识别，通过特征空间得到该语音包含的离散情感

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Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、 单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。 车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。 网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比较简单的界面。对此这里给出博主设计的

DTW算法，与matlab自带算法类似，只是不需要转置矩阵了。（但是二者算出的值不一样，具体效果待测）

代码

lp__Python学习笔记之人脸识别