计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人

神经网络识别图像matlab代码TransferNet：使用深度卷积神经网络学习语义分割的可迁移知识 创建者 , , 和 项目页面：[] 介绍 该存储库包含以下论文中描述的语义分割算法的源代码： Seunghoon Hong、Junhyuk Oh、Honglak Lee、Bohyung Han， “使用深度卷积神经网络学习语义分割的可转移知识”在 IEE 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议上，2016 年。 @inproceedings{HongOLH2016, title={Learning Transferrable Knowledge for Semantic Segmentation with Deep Convolutional Neural Network}, author={Hong, Seunghoon and Oh, Junhyuk and Lee, Honglak and Han, Bohyung}, booktitle={Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016 IEEE Conference

INRIA Person 数据集用来对图像和视频中的直立行人进行检测。该数据集包含两类格式的数据，第一类为原始图像和相应的直立行人标注。第二类为标准化为 64x128 像素的直立性人正类和对应图片的负类图像。

CIFAR-10 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 10 个类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，每个类别有 6000 张图片，类别之间的交集为空。

黑斑病171张，溃疡病163张，黄龙病204张，健康58张。数据集扩增（1张变多张），在博客资源里配套有。

NUS-WIDE 是一个带有网络标签标注的图像数据，包含来自网站的 269648张 图像，5018类 不同的标签。

Human Pose Evaluator是一个包含人物图像和躯干标注数据，用以识别图像中的人物轮廓，以头，躯干，左右大臂，左右小臂6个线段表示人体轮廓，图像来自电视剧《Buffy the Vampire Slayer》中的画面进行人工标注。

神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术。在进行图像识别之前需要利用数字图像处理技术进行图像预处理以及特征提取。本文选取字符图像0~9作为识别目标，对图像预处理过程进行了叙述，并在此基础上选取字符图像矩阵每行的与每列的黑色像素点之和以及图像欧拉数这两个特征作为BP神经网络的输入样本。经实验仿真表明图像的平均识别率为89%，这表明图像预处理的结果和提取的特征是合适的、有效的，设计的BP网络也较好的完成了模式分类识别工作。

Halcon在VS C#中配置和使用

识相 Insight 是一款免费的快速识别图像，获取相关知识，提升生活信息认知 的小程序。产品通过利用人工智能的图像识别技术，对图像进行快速识别分析，迅速给用户反馈结果。识相 Insight 小程序能够帮助你识别动物、植物、汽车、菜品、物体、Logo/公司名称、文字、甚至是手写文字，并且能记录识别结果以供反复查看。 1.1 产品简介 识相 Insight 是一款免费的 快速识别图像，获取相关知识，提升生活信息认知 的小程序。产品通过利用人工智能的图像识别技术，对图像进行快速识别分析，迅速给用户反馈结果。识相 Insight 小程序能够帮助你识别动物、植物、汽车、菜品、物体、Logo/公司名称、文字、甚至是手写文字，并且能记录识别结果以供反复查看。 1.2 目标用户 产品是工具类小程序，对年龄没有限制，老少咸宜 ，针对不同人群，目标用户包括但不限于以下类别： 研究动植物的园林从业者或动植物专家、相关的教师/学生 业余的动植物爱好者或不了解植物、动物的新手小白 需要获取图片中文字内容的用户 经常想知道汽车型号的汽车爱好者或预购人士 看到美食却不知道菜品名字的吃货 Logo设计师等