基于Matlab图像处理的谷物颗粒计数方法研究.pdf

C++实现，图形界面使用QT5.15.2，图像处理部分使用OpenCV4.5.1 自动识别的配件有：倍镜、枪口、握把，支持单击开镜与长按开镜两种，支持自定义枪械参数 仅靠截图识别并通过罗技的鼠标宏实现压枪，不修改其他任何文件！ 支持GHUB与LGS，不过需注意的是由于GHUB先天性缺陷，因此GHUB不支持连点 支持1920x1080、2560x1080、2560x1440、3440x1440分辨率，2560x1440、3440x1440可能部分情况下识别会有问题，因为我没有2k的显示器，所以请自行测试有问题在群里反馈 先放出成品测试，后面会继续开源 使用单击开镜时需将识别速率调高点，否则开镜后开枪过快会出现不压枪的情况，个人推荐长按开镜比较稳定 支持血雾修正

matlab图像处理基础实例.pdf

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

opencv与c++的结合给图像和视频的开发带来了很大的方便，现在已经广泛与用于模式识别领域

数字图像处理，opencv,读取图片，拟合椭圆，并给出椭圆度

Delphi图像处理的20个实用小程序，简单实用，delphi开发

Delphi图像处理方法，直方图拉伸，亮度，对比度，图像旋转，二值化

第1章_Go语言简介 第2章_开发环境准备 第3章_Go语言快速入门 第4章_Go语言的基本语法与开发基础 第5章_用Go语言进行数学、科学领域的计算 第6章_用Go语言开发1个命令行工具 第7章_Go语言中的字符串处理 第8章_Go语言中的正则表达式 第9章_Go语言文件处理 第10章_Go语言中数据格式的分析与转换 第11章_Go语言的并发处理 第12章_Go语言进行数据库开发 第13章_用Go语言进行网络服务的开发 第14章_Go语言进行绘图和图像处理 第15章_Go语言进行图形界面开发 第16章_Go语言的反射机制 第17章_Go语言的测试与性能 第18章_Go语言与其他语言的结合运用

计算机视觉实验：图像处理综合-路沿检测