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计算机视觉课程项目 —— 基于 OpenCV、PyQt 的图片处理工具
☆12Updated 4 years ago
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- 使用opencv-python/PyQt5完成的数字图像处理系统,包括图像缩放/裁剪/灰度变换/高低通滤波/边缘检测等功能☆10Updated 4 years ago
- 该项目是基于pytorch框架,使用Unet图像分割网络对小轿车进行图像分割☆17Updated 2 years ago
- SURF+K-means+SVM图像识别分类☆20Updated 5 years ago
- 用于图像处理的一些深度学习模型总结,主要用于分类、目标检测、语义分割等任务☆14Updated 2 years ago
- 基于数字图像处理的车牌定位和分割☆13Updated 6 years ago
- 基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别,并生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对图像进行特征提取和分类,水体识别的准确率可以达到96%以上。☆51Updated 4 years ago
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- 使用深度学习网络(目标检测/特征提取/特征匹配)建立的图像精准检索系统☆32Updated 5 years ago
- 基于深度学习卷积神经网络的图像分类的GUI界面☆24Updated 2 years ago
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- 基于python和pyqt5,实现opencv图像处理,包含内容有基本的图像处理,人脸检测和识别,图像检索以及基于图像描述符的搜索,目标检测与识别,目标跟踪,opencv神经网络☆155Updated 6 years ago
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- 计算机视觉作业:基于直方图的自适应阈值分割、利用聚类技术实现纹理图像分割、模板匹配技术、目标跟踪、背景建模、目标检测☆27Updated 4 years ago
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