现在网上很少关于C#目标检测的例子，要么质量不高，需要用Py 本例子基于开源代码，改成了WINFORM应用

提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。BEMD可以从原始SAR图像提取多层次的二维固态模函数(BIMF),它们可以更好地描述目标的细节信息,因此联合原始SAR图像及其多层次BIMF,可以为后续的分类决策提供更多有益信息。采用支持向量机(SVM)对原始SAR图像以及各个层次的BIMF进行决策,然后基于Bayesian理论对各个SVM输出的结果进行有效融合,从而获得更为稳健的识别结果。基于MSTAR数据集设置几种典型的实验条件,对本文方法进行性能测试,结果验证本文方法相比几类现有SAR目标识别方法更具有性能优势。

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 。

很不错的目标识别技术，特征提取很好.改程序是提取图像特征的核心程序。你值得拥有~

在Keras框架下，训练faster-rcnn网络，对kitti数据集中pedestrian，car目标进行识别

通过FPGA实现目标的检测，利用FPGA的并行处理能力实现大量数据的吞吐，体现了FPGA的价值与硬件特点，相比较与单片机的优势

对弹体抖动情况下可见光波段低信噪比目标的检测技术进行了研究，提出了一种和最大值滤波与改进型Hough变换结合的目标检测算法，并对算法进行了计算机仿真，给出了仿真结果．

还在摸索怎么用detectron2训练自己数据集的朋友们下来看看，相信不会让你们失望的,有问题提出，一起学习

基于DSP的图象处理资料---基于DSP的快速目标识别与跟踪技术研究 支持向量机

本代码是用来读取VOC格式的xml文件，找到图片位置并按照类别切割，将样本自动存放在以目标类别为名称的文件夹下的脚本（使用之前请建立好与目标类别相同的文件夹在对应位置）