1.领域：matlab，深度学习GoogleNet网络算法
2.内容：【含操作视频】基于深度学习GoogleNet网络,根据人员面部信息识别人员身份Matlab仿真,+图像数据库
3.用处：用于深度学习GoogleNet网络算法编程学习
4.指向人群：本硕博等教研学习使用
5.运行注意事项：
使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-06-22 12:05:19
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1、matlab仿真模型及仿真结果；
2、模型介绍及仿真结果分析；
3、采集或下载一定数量不同情况的航拍输电线路中的绝缘子图像；
4、利用数学形态学对图像进行修正；
5、利用多种局部特征等对图像进行分析；
6、运用仿真软件对不同图像进行仿真，利用2-3种局部特征算法（Harris、SURF、MSER等）对不同图像进行特征值提取，进而判断输电线路和绝缘子是否正常运行；
2022-02-11 19:06:15
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基于Matlab 平台，研究了电阻抗成像技术（EIT），它是一种新型的医疗成像技术，具有无辐射、无损伤，功能性成像的特点，可实现实时成像。分析了EIT 的工作原理，建立了EIT 的控制方程，根据控制方程选取合适的EIT 图像重建算法，进行算法的Matlab 编程，观察算法参数对图像质量的影响，得到单个和几个成像目标及实测数据的仿真图像。
2021-12-09 15:51:14
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边缘检测是图形图像处理、计算机视觉和机器视觉中的一个基本工具，通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的边缘或者不连续的区域，在一维空间中，类似的操作被称作步长检测（step detection）。
2021-09-28 18:04:08
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边缘检测是图形图像处理、计算机视觉和机器视觉中的一个基本工具，通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的边缘或者不连续的区域，在一维空间中，类似的操作被称作步长检测（step detection）。
2021-09-28 18:03:41
3.98MB
21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展，目前在图片背景内提取文字区域，是人们研究的对象。在图像中实现文字区域的定位研究，不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵，而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域，具有重大的应用前景。文字区域的定位一般分为两个步骤：首先确定包含文字的大致区域，然后再对该区域进行精确的定位。本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究，并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法，该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确，同时效率比较高，具有一定的应用价值。
2021-03-22 19:32:44
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图像拼接算法的matlab仿真
for i = 1:1500
for j = 1:2500
A1=change1*[i j 1]';
A2=change2*[i j 1]';
A1=int16(A1);
A2=int16(A2);
if A1(1)>0 && A1(1)0 && A1(2)<=w1
I(i,j,:)=I1(A1(1),A1(2),:); %第一张图片映射到新图上
end
if
2021-02-03 09:33:34
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