毕设三维点云场景中对象识别技术研究。。。。。。。。。。。

字符提取代码matlab 多用途图像分析仪 这种多用途图像分析器是 Matlab 脚本/函数的资产，专为 CV 与光学字符识别 (OCR)、图像层提取和其他几个实用程序的低分辨率图形内容交互而设计。 特征 光学字符识别 (OCR) 为了在不需要额外步骤的情况下执行适当的 OCR，此存储库中提供的不同功能提供了内置的噪声过滤系统、色彩修饰算法和图像二值化。 通过这种预处理，大多数带有罗马字母的语言都可以使用 OCR。 尽管没有完全支持，OCR 算法也已经用几种编程语言进行了测试，成功率可以接受。 图像层提取 该项目的另一个特点是它能够按照几个相等性和相似性的标准分析和提取图像的不同颜色层，目的是在相关对象共享共同颜色属性的假设下进一步检测对象。 物体轮廓检测 作为复杂物体检测的前一步，轮廓检测问题只不过是一个不平凡的挑战。 针对此目标的不同脚本和函数执行多轮图像降噪、色彩修饰和色彩投影，以揭示不同对象之间的内在对比度，从而可以轻松检测和划分由不同对象分隔的图像的不同区域。其中存在的道具、纹理和物体。 进一步改进 光学字符识别 (OCR) 通过应用机器学习技术以更准确的方式改进对多种编程语

本文针对异常事件检测、不同分辨率人脸识别和行人重识别等问题开展研究工作，主要有：（１）监控视频中的异常事件检测，比如打斗、追逐或人群聚集等事件；（２）监控视频中异常或者可疑行人的身份识别。

darknet(CPU版)，基于win10+vs2017编译

对象识别和机器学习的工具包，内涵大量相应的函数代码，以及demo，并附带使用说明

satdetect：从卫星图像中识别python对象。 这个 Python 包提供了一个开源管道，用于培训和评估用于人道主义目的的对象识别系统。 接触 用法 训练检测器 python -m satdetect.TrainDetector path/to/trainimage.jpg path/for/output/ [--OPTIONS] 在新图像上运行经过训练的检测器 python -m satdetect.RunDetector path/to/image.jpg path/to/classifier.dump [--OPTIONS] 有关更多信息，请参阅 TODO。 依赖关系 我们需要这些python包 麻木的 scipy sci-kit 学习 sci-kit 图像 joblib（用于将 Python 对象高质量加载/转储到磁盘） 存储库组织 satdetect/ : 模块代

多对象记录 图像中的多对象识别（CS231N 项目）

Deep SORT —— YOLO v4 目标检测跟踪 介绍 项目采用 YOLO v4 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目标跟踪算法。 支持系统：Windows系统、Ubuntu系统 运行环境 Keras==2.4.3 tensorflow-gpu==2.3.1 opencv-python==4.4.0.44 image==1.5.33 NVIDIA GPU CUDA 目录结构 deep-sort-yolov4 ┌── deep_sort DeepSort目标跟踪算法 │ ├── detection.py │ ├── generate_detections.py │ ├── iou_matching.py │ ├── kalman_filter.py │ ├── linear_assignment.py │

开发环境：VS2019 ver16.9.4 .net5.0 windowsform 基于模型TinyYolo2_model，可以识别飞机”，“自行车”，“鸟”，“船”，“瓶子”， “公共汽车”，“汽车”，“猫”，“椅子”，“牛”， “diningtable”，“狗”，“马”，“摩托车”，“人”， “盆栽”，“绵羊”，“沙发”，“火车”，“电视监视器”

Object_Recognition_From_RGBD_Data：近年来，对象识别由于其众多的应用而引起了研究人员的越来越多的关注。 例如，对象识别使协作机器人能够执行诸如在非结构化环境中搜索对象或为人类同事检索工具之类的任务。 在这项研究中，我们提出了一种新技术，用于从红色，绿色，蓝色和深度（RGB-D）数据中进行无监督的特征提取，然后将其与多个分类器组合以执行对象识别。 具体而言，我们的体系结构首先通过无监督的聚类技术对桌面场景中的所有对象进行了细分。 然后，它分别关注每个对象，以提取形状和视觉特征。 我们对从YCB对象和模型集中选择的20个对象的子集进行实验，并评估几个分类器的性能