计算机视觉实验：图像处理综合-路沿检测

背景分离matlab代码计算机视觉与模式识别 内容 1.关于此存储库 该存储库是基本计算机视觉和图像处理技术的集合。 算法的实现在MATLAB中。 2.直方图均衡 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 3.对比度拉伸 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 4.边缘检测 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 5.去除背景 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 6.背景前景分离 前景检测和背景减法是计算机视觉和图像处理中的主要任务。 查看更多详细信息。 代码

采用C++语言和OpenCV（版本不限）来实现直方图规定化，可以完成输入图像到目标图像的风格迁移和转变。

计算机视觉与图像处理： 只需要基础的Python编程知识，了解Pytorch、TensorFlow等框架 就可以学些，有利于找工作就业。 1.涉及单阶段、双阶段目标检测算法、Deeplabv3+图像分割算法、服务端模型与移动端模型部署实战；2.算法原理及源码讲解、加速方法/技巧；3.三大项目实战，训练推理及部署落地等；4.《无人驾驶车道线分割》、《口罩实时检测》、《活体人脸身份识别》等应用，及输出C/C++的.so文件。

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代码里面用到了边缘检测和透视变换，并且进行前后端联合调试，组成了一个很好看的web界面。 可以根据自己的需要选择二次开发，因为代码封装性良好，也可以直接运行前端和后端。程序为，前后端分离程序，后端因为要做算法使用了python，前端基于react框架。里面除了有需要上交的报告，也有README文件教程安装。

利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、 准备一张学生本人在纯色背景前的照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、 准备一张与上述人像图像大小相同的风景图片。 3、 利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、 利用图像处理算法将步骤3得到的照片中背景部分置为黑色，人像部分保持不变。 5、 利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。 6、 利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理，人像部分为0，背景部分为1。 7、 利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后，与步骤4得到的人像图像进行合成，实现人像迁移。

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系 计算机视觉.pdf

计算机视觉的PPT，讲述了计算机视觉与相关学科的关系，计算机视觉的发展，计算机视觉的困难与问题，涉及，里面有大量的MATLAB实例。

基于计算机视觉和图像处理的交通参数检测.pdf