本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

每个doc的代码可以直接运行，所使用的图片就是文件夹中的两个。两中处理方法处理效果近似，仁者见仁，智者见智。

Windows via C C++ - Windows核心编程 源代码

内容索引:VC/C++源码,图形处理,数字识别　　VC++基于神经网络的数字图片识别技术，并可对图片进行灰度处理、二值化、递推锐化、去离噪声、字符分隔等处理功能，调试时请将在Debug目录中生成的EXE文件拷贝至Release目录里运行，因为那里有测试图片。

数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

在 MATLAB 中实现的简单轻量级相机图像处理管道。 首先运行 DEMO.m 这是用于从智能手机图像去噪数据集 (SIDD) 的原始 RGB 图像渲染 sRGB 图像的代码https://www.eecs.yorku.ca/~kamel/sidd/ 此代码对 CodaLab 上真实图像去噪挑战的参与者有帮助： NTIRE 2019 真实图像去噪挑战赛 - 赛道 1：Raw-RGB https://competitions.codalab.org/competitions/21258 NTIRE 2019实像去噪挑战-音轨2：sRGB https://competitions.codalab.org/competitions/21266 享受！

适用于计算机，人工智能，图像处理等专业的任务答辩，项目完整可直接提交。

VC船舶电站模拟器软件，基于VC++环境下编写船舶电站模拟系统软件，可调试船舶仿真。

包含多个低光照增强数据集，LOL(有对比，弱光和正常光（附论文）)、LIME（无对比（附论文））、GladNet-dataset、MEF、DICM、NPE等数据集,有的数据集太大，放在记事本网盘中，自行提取一下了，，，，，，最多能上传1个g。