机器人感知 该存储库展示了马里兰大学ENPM673课程中完成的项目。 本课程专门设计用于提供对机器人感知的见解，包括从最基本的主题（例如各种图像转换）到最新的算法（例如单眼视觉测距法）。 在本节中，将简要介绍本课程中完成的每个项目。 下面列出了本课程中完成的项目，请单击链接进入特定部分： 请注意，所有代码均已在MATLAB 2016b和MATLAB 2017a上进行了测试和运行。 还要注意，对于视觉里程表项目，您将需要Mathworks Inc.提供的MATLAB的Computer Vision工具箱。可以在找到。 增强现实 这是使用非常基本的概念（例如图像变换和单应性）来生成非常强大的结果（

ELMConfig2.9 配合ELM37福克斯开通隐藏功能PCM降级慎用

本人的大专毕业论文，欢迎大家来下载阅读。

下载包包含以下内容： 1050个训练图像（550辆汽车和500辆非汽车图像） 170个单尺度测试图像，包含200辆汽车，其大小与训练图像大致相同 108个多尺度测试图像，包含139个不同尺度的汽车 评估文件 自述文件

需要再matlab2017a即以上版本上运行 资源来自网络 本为matlab计算机视觉与深度学习实战28章示例代码

可以作为训练车辆检测的图片，里面有各种汽车的图片，前面后面等各种角度，各种车型的图片图片都大于50*50个像素

内容是基于tensorflow实现简易的汽车检测car-detect，包含Training和Testing数据集，以及训练和测试的代码，python3.5+jupyter实现