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随着计算机视觉方向的发展与各种开源库的涌现，目标检测与图像识别的步骤也越来越规范并且趋于简单化。 本次大作业采用Pycharm编辑器，应用Python的OpenCV图像处理库，基于深度学习的卷积神经网络来识别图像中的手写的大写英文字母。具体功能步骤是：对图像进行切片、目标检测、图像识别、图像定位、识别出来的字母重新写入到图片中。

PRML 机器学习 模式识别 中英文两版，哈工大 马春鹏 翻译

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

两套自己编写的MATLAB车牌识别源码。第二套较第一套改进了一些。里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。

纯gogo中的QR码识别和解码库这是纯go中的QR码识别和解码库。 它可以将大多数图像识别为QR Code字符串。 示例包主要导入（“字节”“ fmt”“ github.com/liyue201/goqr”“图像” _“图像/ jpeg” _“图像/ png”“ io / ioutil”） Printf（“识别文件：％v \ n”，路径）imgdata，错误：= ioutil.ReadFile（path），如果错误！= nil {fmt.Printf（“％v \ n”，err）return} img，_， err：= image.Decode（bytes.NewReader（imgdata））如果err！= ni

手写草图识别 Demo 该草图识别算法完全跨平台可以运行在Android、IOS、Winodws等平台

食源性致病菌的快速识别是一项重要的工作，与传统检测方法相比，拉曼光谱能在无损检测的同时加快鉴别速度。为了提高大肠杆菌O157∶H7以及布鲁氏菌S2株拉曼光谱识别的准确性和效率，提出一种基于主成分分析与Stacking算法的集成判别模型，使用网格搜索以及K折交叉验证来提高模型的稳健性。与逻辑回归、K近邻、支持向量机等单一模型进行对比，实验结果证明PCA-Stacking集成模型有最高的准确率，达99.73%，达到了预期效果。

为了让射频识别的用户可以根据各自的权限进行相应的操作，本文提出了一款基于Linux的RFID交互系统的设计实现方案。该系统的ID识别模块通过串口与安装了Linux系统的计算机进行通信，Linux端运行应用程序，读取串口传递进来的ID卡信息，通过查找数据库，可以判断持卡用户权限，同时允许用户通过液晶显示屏进行相关操作。实际应用表明，该系统设计灵活、操作简便、识别准确，同时人机交互部分可根据用户权限展现不同的界面供用户进行相应操作，更加智能化和人性化。

使用 MATLAB 软件和 Open CV 开源库搭建实现 A-PCA+BP神经网络的人脸识别系统，系统能够实时检测人脸与识别。