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基于数字图像处理的计算机视觉对目标识别检测的研究 机器视觉是工业机器人获得外部环境信息的方法之一 ，通过视觉所得到的图像信息能实时地提取工件 参数 、 判断出工件所处的位置 。 为了改善从 CCD 摄像头摄取的工件图像的质量 ， 需通过理论分析和MATLAB 软件对图像进行预处理 ，利用直方图均衡化 、 中值滤波 、 边缘检测等方法 ，提取出板材矩形类工件的边缘特征 ，用 Halcon 软件计算测量板材边缘 ，利用 Canny 算子取得板材在精度误差之内的边缘检测效果 。

详细描述基于计算机视觉检测的车牌自动识别系统，所有要求的东西一应俱全

基于OpenCV图像采集的人脸识别网络推流及浏览器控制系统（将图像在URL地址上输出，可做成网络摄像头，带识别框） 原文： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124041957

鸟类检测 目标检测 yolov5 鸟类检测检测数据集， 类别名：bird； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

opencv_contrib 3.2源码编译中需要下载protobuf-cpp-3.1.0，下载该文件，解压后放入路径./opencv_contrib/modules/dnn/.download文件下的相应位置即可。

计算机视觉-深度学习MATLAB源码 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习目标在于学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。 深度学习算法在2016年开始随着阿尔法狗的人机大战，热度不断上升，而在喧嚣之后人们总算开始理性起来，人工智能还是人工智障依然还有许多的工作要做。

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