MATLAB口zhao识别系统。先进行人脸定位，裁剪人脸，因为口罩是在人脸部位的。人脸定位+颜色定位的方法，带GUI界面。

该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。

本设计为基于MATLAB的运动车辆跟踪检测系统。带有一个GUI界面，可以读取高速路车流视频，读取视频信息，并且统计每辆车经过左车道还是右车道，车速和平均速度检测，以及某一帧下的车流密度，以及最后总共经过的车辆总数。将运动检测到的目标用方框框起来。是一个非常不错的选题。 二、实现功能 车流密度：一定时间内经过车辆的总数； 车流量：某一帧下的车辆数目； 车速：经过车辆的实时速度； 平均速度：所有车辆的平均速度；

基于帧差法的运动车辆目标跟踪，配备一个GUI界面，可实现统计车辆数量，运动轨迹，和统计车辆数量和车流量以及速度等。后期可开发成判断道路是否拥挤等课题。可定制关于违章检测，车辆车型，车标等识别。

python实现GUI界面的购物商城，商城上顾客可以购买任意东西，平台上分为两个身份，一个身份是售货员，一个身份是顾客，售货员负责进货，顾客负责买东西。 功能： 售货员->增加商品到仓库里、从仓库里删除商品 顾客->选择商品加购购物车，最后结算 购物车->结算、清空

本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 （2）车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 （3）车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 （4）字符识别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。并且进行语音播报。 （5）入库、出库分别计算时间，记录时间差，按照某标准识别停车费用。同时具备识别是否是库内外的功能，如果是库内车牌，则不管停车多久，都不计费。

本课题为基于MATLAB的小波变换dwt和离散余弦dct的多方法对比数字水印系统。带GUI交互界面。有一个主界面GUI，可以调用dwt方法的子界面和dct方法的子界面。流程包括，读取宿主图像和水印图像，嵌入，多种方法的攻击（剪切，加噪，旋转等），提取，最后利用psnr峰值信噪比进行评价不同攻击下，鲁棒性的好坏。

简单的GUI界面，具有计算器的基本功能，python３编写

AlColorImageGenerator 基于python脚本的GUI界面，可将黑白图像转换为彩色图像。 安装 使用软件包管理器安装软件包。 pip install numpy pip install opencv_contrib_python 用法 将所有黑白图像保留在./images/bw文件夹中。 因此，脚本可以正常工作，并且将在./images/color文件夹中创建彩色图像。 输入第一个图像中所示的输入。

该课题为采用PCA和KPCA的人脸识别算法。传统的人脸识别算法都是人头对人头的识别，没有新意。该课题采用多种算法对同一测试集进行测试，得出匹配人脸序号，识别时间，识别率。人脸库才用的是ORL人脸库，即40人，每人10张人脸。含有GUI可视化界面。