matlab图像处理 基于MATLAB的数字图像处理演示系统 一、设计题目 基于MATLAB的数字图像处理演示系统 二、设计要求 使用MATLAB编程实现仿真系统（包含算法可以是基本信号的显示、基本运算、数字滤波器设计等）。 三、设计实现 本系统设计了三个演示模块，分别为常见信号显示、图像滤波器、《数字信号处理》仿真系统，实现 了对常见的13种信号的显示功能，6种图像增强功能，4种图像添加噪声的功能，3种图像滤波功能，信 号叠加、采样、恢复、频域显示等过程演示功能，为方便后续的使用使用deploytool将所有.m文件打 包成独立可执行程序.exe。 1. 图像加载和显示 首先，该系统应该能够加载用户选择的图像，并在界面上显示出来。MATLAB 提供了 imread 函数来加载图像，并且可以使用 imshow 函数在 GUI 界面上显示图像。 2. 基本图像处理功能演示 系统可以包含一些基本的图像处理功能演示，如图像的灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测等。用户可以通过界面上的按钮或菜单选择相应的功能，并查看处理后的图像效果。

数字图像处理完整MATLAB代码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】 基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本

是一个从结肠镜检查视频中提取的帧数据库。该数据集包含几个息肉帧示例以及它们的相应地面事实。图像由一个掩码组成，该掩码对应于图像中息肉覆盖的区域。 数据库由两种不同类型的图像组成：原始图像：原始/frame_number.tiff；息肉掩模：地面实况/frame_number.tiff。

数字图像处理作业python代码.zip 数字图像处理作业python代码.zip 数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip数字图像处理作业python代码.zip

飞腾FT2000-4开发板原理图，含M.2、SSD、USB、ETH

不错的一个小软件，可以在开发过程中对图像进行分析，比如滤波，直方图，灰阶统计，多图片合成等等

此代码旨在与论文一起使用： SN Friedman、GSK Fung、JH Siewerdsen 和 BMW Tsui。 “一种使用美国放射学会 (ACR) 认证模型测量计算机断层扫描 (CT) 调制传递函数 (MTF) 和噪声功率谱 (NPS) 的简单方法，”Med。 物理。 40, 051907-1 - 051907-9 (2013)。http://dx.doi.org/10.1118/1.4800795 目的： 使用美国放射学会 (ACR) 认证模型的 CT 数据计算 1D 径向（轴向）MTF 和 3D NPS。 输入： 需要对体模进行两次连续扫描。 程序需要选择一个数据目录，其中只有两个子目录，只包含对应于体模第三个模块的 CT 切片。 小心周围模块的部分体积效果。 即，数据目录|->扫描1个目录| | -> 只有模块 3 片| |-> 扫描 2 目录|-> 只有模块 3

资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613