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SJTU数字图像处理课设_传统图像处理结合yolov5算法实现电车轨道ROI区域标注及障碍物检测项目源码+项目说明.7z 【SJTU数字图像处理课程设计】 采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好，可准确的检测两种环境（白天和夜晚）下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS，效果较好。 主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测

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图像处理 高斯平滑 C/C++语言实现................................

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在图片处理中，霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状，包括直线、圆、椭圆等。 在skimage中，霍夫变换是放在tranform模块内，本篇主要讲解霍夫线变换。 对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，可用y=mx+b来表示，其中m为斜率，b为截距。但是如果直线是一条垂直线，则m为无穷大，所有通常我们在另一坐标系中表示直线，即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta)。即可用（r,theta）来表示一条直线。其中r为该直线到原点的距离，theta为该直线的垂线与x轴的夹角。如下图所示。 对于一个给定的点（x0,y0), 我们在极坐标下绘出所有通过它的直线（r,theta)

使用对数交换进行图像增强 使用直方图进行图像增强 使用均衡直方图进行图像增强 使用阈值进行图像增强 使用指数交换进行图像增强

cuda_8.0.61_win10.exe64位安装包，下载链接详情见txt文件

这是另一个数字图像管理器。 在使用其他许多高级管理器应用程序之后，我发现了一个图像管理器中我想要的一些东西，而这在一个管理器中是不存在的，因此我尝试创建一个具有我喜欢的功能的管理器。 一个显着的功能是元数据或标签存储在图像文件本身中，因此，当您移动图像库时，元数据和您所做的所有标记工作都随图像一起进行。 它不是完美的，但是已经在我的机器上使用了多年，我认为现在该分享和看看其他开发人员可以带给它什么了。