图像转换涵盖了计算机图形、计算机视觉以及深度学习图像和视频分析领域的广泛应用。图像转换的基本理念是将输入图像转换为输出图像。这不同于对图像进行自编码，因为在自编码过程中，输入和输出是完全相同的。而对于图像转换而言，我们期望输入与输出属于不同的图像集。例如，输入图像是一张风景照，而输出图像则可能是对这张照片进行艺术风格处理后的结果。又如，输入图像是一张马的照片，而输出图像则应是斑马的照片。假设您有一张地图，上面显示着街道和高速公路的轮廓，而您想要对这些图像应用一种纹理，使之看起来就如卫星图像一般。您或许想要重现 Google AI 实验，将素描图转换成猫的图片。又或者您想要重新创建 FaceApp 应用程序，让它为人脸增添微笑效果。这些都是图像转换的具体示例。

Labeled Fishes in the Wild 为鱼类图像数据集，图像中包含鱼类、无脊椎动物和河床，通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。鱼类位置数据被包括在相应的数据文件中（ dat，vec 和 info），标注了鱼在图像中的位置。

数据集YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

17种瓜果的图片，每个种类约120个样本。 详细瓜果名称： ['丝瓜', '人参果', '佛手瓜', '冬瓜', '南瓜', '哈密瓜', '木瓜', '甜瓜-伊丽莎白', '甜瓜-白', '甜瓜-绿', '甜瓜-金', '白兰瓜', '羊角蜜', '苦瓜', '西瓜', '西葫芦', '黄瓜']

该程序使用 PCA 从人脸数据库中识别人脸。 将主成分投影到特征空间以找到特征脸，并从投影到所有脸类的最小欧几里得距离中识别未知脸。

使用Haar-Cascade分类器，OpenCV和Python的人脸识别 使用Python和OpenCV简单人脸识别算法 博客 要求 Python 3.6 pip install opencv-contrib-python 大纲 该项目包括3个部分，分别是： 创建数据集（face_datasets.py） 训练模型（training.py） 人脸识别（face_recognition.py） 怎么跑？ 确保具有可执行权限。 （chmod 777。） pip install -r requirements.txt 请确保您在同一目录中有名为“数据集”和“培训师”的文件夹。 （可选，我已经放置了代码，因此如果不存在它将创建它。） 在命令行中运行face_datasets.py以将您的面部图像作为数据集。 不要忘记为每个人的脸部设置唯一的ID（您需要每次都编辑代码，或者只是将id

java实现万用表数字识别

基于时间序列编辑距离的阿尔兹海默症辅助诊断，赵翼飞，李炜，计算机辅助诊断一直是机器学习中的热门领域，其中，阿尔兹海默症的辅助诊断对于该疾病的及早干预治疗有着重要意义。近年来，基于

利用边缘检测进行车牌定位，人工神经网络进行字符识别