实现步骤： 分析训练数据，提取图片HOG特征。 训练分类器 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive) 分析训练数据，提取图片HOG特征 训练数据为64x64x3的RBG图片，包含车辆与非车辆图片两类，车辆图片8792张，非车辆图片8968张。 车牌图片数据预处理操作 数据集中的照片需要进行车牌定位、二值化、调整角度、最后分割成单个字符才可用于模型训练的字符集。将分割好的字符图片分别存放在对应的文件夹中，以便后续训练工作。在进行车牌定位时，考虑不同拍摄环境下所拍摄的图片质量参差不齐，传统的利用边缘检测算法进行定位的方法会出现较大偏差，所以利用颜色再定位的方法，对Sobel定位后的区域进行边界缩小，提高定位的准确性. 车牌字符分割以及特征提取字符分割过程包括对定位到的车牌图块灰度化、二值化、投影分析、去上下边框、根据阈值进行分割，得到用于识别的字符块。分割后的图块需要进行特征提取，才可以用于SVM训练与识别 SVM算法在车牌识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的分类方法

创建一个Python LED识别项目，并将其整合到`nicegui`，是一个有趣的实践项目。这个项目旨在使用Python编程语言和`nicegui`库开发一个应用程序，能够识别和分析LED灯的状态和颜色。以下是关于如何完善描述这个项目的建议： **项目名称：** Python LED识别项目（使用`nicegui`） **项目概述：** 这个项目旨在设计和开发一个Python应用程序，通过摄像头捕获图像，并使用计算机视觉技术来检测和分析LED灯的状态和颜色。项目的主要目标是锻炼学生的计算机视觉和图像处理技能，同时使用`nicegui`库创建一个友好的用户界面，以便用户可以轻松地与应用程序交互。 **项目要求：** 1. **摄像头接入：** 使用Python库（如OpenCV）将摄像头集成到应用程序中，以捕获实时图像。 2. **LED检测：** 实现图像处理算法，以检测图像中的LED灯。这可能涉及颜色分析、形状识别和边缘检测等技术。 3. **颜色分析：** 识别和报告每个检测到的LED灯的颜色。

垃圾短信识别 源码+模型+数据集全套，个人毕设项目，可直接运行

OpenCV 目前有 Barcode 定位和解码的功能, 但是并不能解码 Code128 类型的条码. 资源中包含了解码与生成 Code128 类型条码的功能, VS2015 x64 项目. 具体可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/131610475

Python实现基于人脸识别的上课考勤系统。 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现，基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用，同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练，学生信息多条件搜索、修改，多选删除，人脸数据训练，人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配，系统分为三个部分实现各部分流程， 1. 录入端负责数据导入， 2. 管理端负责数据删改查以及人脸数据训练， 3. 监控端负责人脸识别以及签到功能。

用yolov5算法实现cow（牛）体检测识别，模型已经训练完毕，存放路径在runs/train目录下，模型可以直接拿来使用，检测效果见runs/detect目录下

本人做的VB验证码识别的例子，拿出来给大家参考，这个图像原来的地址已经失效，本人下载了5张图片用于测试，故加发一个获取12306验证码的程序，这个还没有完成，只是参考.

疼痛是一种个人经历，一般被分为急性疼痛和慢性疼痛，可来源于受伤、疾病、手术或其他的健康问题.如果疼痛没有被及时治疗，会对患者的身心健康带来极大的伤害.由于患者自身障碍等问题，患者可能无法自我报告疼痛，而专业人士评估无法保证连续性和客观性.因此，对疼痛自动识别系统的需求日益加大，近十年来，很多研究人员在此领域取得突破性的成果，本文对疼痛自动识别系统进行综述，一方面从疼痛自动识别系统的结构组成方面进行描述，主要包括数据获取、数据预处理、特征提取以及分类等；另一方面从疼痛模态表征多角度进行技术汇总，主要包括行为、语音、生理以及多模态融合等4个方面.本文论述疼痛自动识别系统中的关键技术，并加以对比分析总结出该领域发展的一些挑战和方向.

基于matlab的答题卡识别(批量阅卷，GU界面，考生分数查询）

VC++图像识别技术，包括人脸、印章识别、在线签名鉴、常用搜索算法、联机字符识别、图像的纹理分析方法。