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基于yolov5+PyQt5实现
雾天
环境下车辆检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z
基于yolov5+PyQt5实现
雾天
环境下车辆检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z
雾天
环境下,车辆检测源码,带模型、数据集、评估指标曲线、GUI界面、项目说明。 适合用作期末大作业、毕设、课设项目 【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。
2022-12-13 11:30:27
32.87MB
yolov5
GUI界面
pyqt5
雾天环境下车辆检测源码
雾天
道路数据集,去雾数据集
#1.
雾天
道路数据集 #2.去雾数据集
2022-11-19 20:04:18
95.99MB
去雾
数据集
去雾数据集
1
基于大气光偏振层析的
雾天
图像重构方法
为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的
雾天
图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始
雾天
偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提
雾天
图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对
雾天
图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的
雾天
图像重构。
2022-11-11 22:06:06
15.06MB
图像处理
图像重构
偏振去雾
大气光梯
1
基于视频图像处理的能见度榆测方法研究-江泽坚实变函数论习题解答
第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究 (c)07:35:24 (d)07:55:24 图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图 由图4—13可以看出,随着时间的推移,能见度慢慢变大,而最远可视点的检测结 果也随着时间的推移慢慢变远,与实际的能见度变化特征相吻合。 为了进一步验证试验结果,我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比 较,进一步验证算法可行性和准确性。由于实验室试验条件的限制,如果租用能见度仪 来检测能见度,费用太过昂贵。我们通过人眼目测出能够看到的最远点,然后进行实际 测量,获取目测能见度,与检测出的能见度相比较。 根据第三章能见度图像距离转换模型,将图4—13中的最远可视点对应的能见度转 换出来,与目测能见度相比较,结果如表4—1所示。从早上06:30:02到07:55:24,由天 气图像的变化过程,可以看到能见度在逐渐变大。由实验数据的变化可以看出,实验结 果与实际情况变化也相符。 表4—1能见度检测结果 图像 a b C d 目测能见度(m) 53.0 55.0 59.0 67 检测能见度(m) 45.2 46.8 50.6 59.7 绝对误差(m) 7.8 8.2 8.4 7.3 相对误差 14.7% 14.9% 14.2% 10.9% 对于非
雾天
情况下,实验中选取2幅图像进行能见度检测,此时能见度值较大。实 验中,本文只获取非
雾天
下的最远可视点,如图4—14所示。对于非
雾天
的最远可视点 的检测,本文采用基于逐行对比度的检测算法,利用该方法检测出天空与道路的交接点 作为最远可视点。由检测结果可以看出,最远可视点的检测结果与实际基本相符。 47
2022-09-28 23:45:56
28.16MB
雾天能见度
1
雾天
等级分类图像集1.0.rar
雾天
等级分类图像集1.0.rar
2022-06-17 16:04:14
7.92MB
数据集
雾天
图像增强算法研究.doc
雾天
图像增强算法研究.doc
2022-05-31 09:09:29
698KB
算法
文档资料
基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真,测试多个
雾天
场景+含代码操作演示视频
基于黑暗通道算法的图像去雾matlab仿真,测试多个
雾天
场景+含代码操作演示视频 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。
2022-05-12 17:06:31
7.25MB
matlab
算法
源码软件
黑暗通道算法
基于全变分Retinex及梯度域的
雾天
图像增强算法
为提高
雾天
图像增强的对比度并保持颜色恒常性,提出了基于全变分 Retinex 及梯度域的
雾天
图像增强算法。首先,采用高斯—赛德尔 GS(Gauss-Seidel)迭代算法对基于 Retinex 的全变分能量泛函数进行求解,从而有效地保持颜色恒常性;其次,采用相对梯度与绝对梯度相结合的方式拉伸
雾天
图像较亮处的梯度, 在全变分Retinex理论下重建增强后的
雾天
图像,并将该增强算法应用到彩色图像;最后,加权融合基于全变分Retinex增强算法与梯度域增强算法的增强结果,使得增强结果既能提高对比度又能保持色彩恒常性。实验结果表明,本算法提高了
雾天
图像增强后的对比度和清晰度,具有颜色恒常性、颜色保真高等特性。
2022-05-10 22:38:27
2MB
雾天图像
图像增强
Retinex算法
梯度域
1
基于双边滤波去图像云雾处理,通过暗通道处理和滤波透射来实现的matlab仿真,测试场景为
雾天
交通线路
基于双边滤波去图像云雾处理,通过暗通道处理和滤波透射来实现的matlab仿真,测试场景为
雾天
交通线路
2022-05-06 18:14:23
101KB
matlab
文档资料
开发语言
双边滤波
雾天
车牌识别,可完整运行
雾天
车牌识别,可完整运行
2022-03-29 21:57:42
3.29MB
MATLAB车牌识别
1
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