zhengyima / imagezoo-cv2
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
Alternatives and similar repositories for imagezoo-cv2:
Users that are interested in imagezoo-cv2 are comparing it to the libraries listed below
- 分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割☆23Updated 2 years ago
- 计算机视觉课程项目 —— 基于 OpenCV、PyQt 的图片处理工具☆11Updated 4 years ago
- 基于深度学习卷积神经网络的图像分类的GUI界面☆25Updated 2 years ago
- 植物病虫害图像识别☆13Updated 5 years ago
- PyTorch框架构建花朵图像分类模型(Resnet网络,迁移学习)☆14Updated 2 years ago
- 使用ResNet网络进行十种食物图像分类,基于迁移学习方法训练☆20Updated 2 years ago
- 数字图像处理的系统☆18Updated 4 years ago
- 利用卷积神经网络实现图像的识别并将代码部署在树莓派中实现,使用的是谷歌深度学习框架Tensorflow,使用果蔬图像数据集训练模型后,可以达到随机输入单张果蔬图片,返回图片分类结果的效果☆26Updated 2 years ago
- 毕业设计项目,基于深度学习的实时语义分割算法研究,python实现。☆29Updated 4 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
- 基于深度学习的热轧带钢表面缺陷自动检测技术☆43Updated 3 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 last year
- 基于纹理的图像分割☆9Updated 6 years ago
- 使用Pyqt5搭建YOLO系列多线程目标检测系统☆62Updated 2 years ago
- 杭电计算机学院-《人工智能导 论》课程大作业——基于遗传算法的图像阈值分割☆25Updated 6 years ago
- 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☆149Updated 6 years ago
- CNN 图像多分类问题☆26Updated 6 years ago
- 基于数字图像处理的车牌定位和分割☆13Updated 6 years ago
- 基于svm的手写数字图像识别☆51Updated 6 years ago
- 这是一个使用Python和PyQt5开发的一个计算机视觉辅助裂缝标注工具,标注工具先用边缘检测和形态学方法预识别裂缝,然后人工对结果进行标涂或擦除。除了此方法,工具还有其他多种方法,详情请见readme.md的介绍☆77Updated 6 years ago
- 基于pyqt5的图像处理软件☆71Updated 6 years ago
- 一系列python程序,包括哈希感知算法cvHash,图像切割cvsplit,固定目标检测cvRec(附文档ppt),视频读帧图像切割cvROI,批量图像尺寸调整size,模式匹配template☆14Updated 7 years ago
- 一些深度学习的模型,基于TensorFlow,主要是卷积神经网络,完成计算机视觉中一些分类、检测、识别、图像处理等部分(之前的被我不小心删除了)☆51Updated 7 years ago
- 数字图像处理大作业,图像细粒度分类,CUB-200-2011,Peking University☆70Updated 6 years ago
- OpenCV图像处理的信用卡,卡号数字识别☆54Updated 5 years ago
- 病虫害识别,对于专一一种病虫害的识别☆16Updated 6 years ago
- 一种基于色彩聚类的图像分割方法☆20Updated 10 years ago
- ☆10Updated 3 years ago
- 本代码将用极端随机森林(Extremely Random Forests, ERF)来训练图像分类器。一个目标识 别系统就是利用图像分类器将图像分到已知的类别中。 ERF在机器学习领域非常流行,因为ERF 具有较快的速度和比较精确的准确度。我们基于图像的特征构建一组决策树,…☆10Updated 7 years ago
- CNN卷积神经网络 交通标志识别☆121Updated 6 years ago