计算机视觉入门项目之图像分割、图像增强等多个图像处理算法的复现python源码+代码详细注释+项目说明.zip 【图像分割程序】 图像分割的各种经典算法的复现，包括： 阈值分割类：最大类间方差法(大津法OTSU)、最大熵分割法、迭代阈值分割法 边缘检测类：Canny算子边缘检测 马尔可夫随机场 其中，文件名后带zixie的程序文件都是根据论文的算法复现结果 不带后缀的是从github上fork来的参考代码，多为直接调用OpenCV库函数，效率很高，用来与复现代码在实现效果与耗时上进行对比 lena.png是程序测试用例 使用时注意更改读取图片的路径 详情请见图像分割图像增强文件夹内详细介绍！！ (包括算法原理及实现效果) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于图像处理和VGG19实现的指静脉识别系统python源码+GUI界面+项目使用说明.zip 【代码说明】 源代码在finger.py 根据源代码生成的可执行文件为finger.exe，可直接运行 编译源代码所需Python环境为3.7，其他库在requirements.txt 【使用说明】 可直接运行finger.exe 参数说明 单人手指图片个数：训练集中一根手指录入的图片数，本例子设为7，因为训练集中总共21张图片，每根手指7张图片，总共三根手指。 随机选取的图片测试个数：识别时，在训练集中随机选取的与待识别图片比对的图片数，取值范围应为[1~7]之间，若取5，意义则为从每根手指的7张图片随机选取5张与待识别的图片进行5次比对，求得相似度平均值。 训练集图片文件夹：训练集图片所在文件夹，训练完毕后会在该文件夹下生成trained文件夹，存储处理完成后的图片，本例子为HighGuardFinger。 待识别图片文件夹：待识别的图片文件夹，本例子选取了7张图片为训练集，剩下的第8张图片作为测试图片，文件夹在HighGuardTest。 首次运行识别时，会下载VGG16的预训练模

基于python的数字图像处理实验源码+详细代码注释+实验说明文档.zip 代码内有注释，自带图片，地址为相对路径，可以直接运行 需要matplotlib、numpy、cv2、skimage库 【实验一】 图像反转实验,255-像素值 将彩色图像变换成灰度图像 直方图均衡化实验 线性对比度展宽实验 灰级窗实验 【实验二】 高斯噪声的中值、均值处理 椒盐噪声的中值、均值处理 【实验三】 锐化处理 水平锐化 垂直锐化 Roberts锐化 Sobel锐化 Laplacian锐化 Wallis锐化 【实验四】 基于类间最大距离法的图像分割

基于基站定位数据的商圈分析Python源码

基于SVM多特征融合的微表情识别python源码+项目说明.zip 将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹的结构为CASME II/subject_name/ep_name/image b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy中 e. 随后程序对图像序列进行动作放大，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz], 放大因子为8 f. 随后对图像序列进行时序插值，目标帧数为10帧 g. 随后对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，存放于result/features/LBP_feature.npy (或HOG_feature.npy, HOOF_

机器学习课程作业_基于AdaBoost算法的人脸分类python源码.zip 机器学习课程作业_基于AdaBoost算法的人脸分类python源码.zip 机器学习课程作业_基于AdaBoost算法的人脸分类python源码.zip

使用 Peter Kovesi 的算法并基于他的 Matlab 代码计算图像中的边缘和角落相位一致性。

本书以CPython为研究对象，在C代码一级，深入细致地剖析了Python的实现。书中不仅包括了对大量Python内置对象的剖析，更将大量的篇幅用于对Python虚拟机及Python高级特性的剖析。这本书的纸质版早就绝版了，这是我拿正版的电子书截图制作成的，清晰度完全没有问题。

基于python实现微博动态情感分析设计Flask制作restful api项目源码+数据集.zip 适用于做NLP情感分析 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习学习者。 也可作为课程设计、期末大作业、作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

基于Mobilenetv2和mobilenetv3算法实现6种风景识别分类系统完整源码(带数据集和模型及操作说明).zip 【资源说明】 1、实现的有Mobilenetv2和Mobilenetv3网络，模型只有Mobilenetv3训练的，v2模型需自己换下网络自己训练，操作简单。 2、资源附有数据集，有各种评估指标曲线，数据增强脚本、数据增强后的截图等，这些都可以放进课程报告或者毕设LW中。 3、可选择修改各种损失函数（已实现），激活函数，学习率、训练迭代次数、图像输入大小等参数自定义。 4、使用的是pytorch框架。 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。