图像识别

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FPGA车牌识别代码

车牌识别

这是用matlab开发的车牌识别项目，对原始车牌识别图片，经过识别后，只留下车牌后，然后使用算法识别出数字， 其中涉及到图像分割。

基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统

文针对复杂环境下的车牌定位，提出了基于颜色的BP神经网络的定位算法，通过车牌底色库（蓝底）训练网络，使之具备区分蓝色与非蓝色能力，从而实现车牌的定位。车牌字符分割采用改进的垂直投影算法，可以较好、较快地分割出车牌字符的位置。最后字符识别部分仍然采用基于BP神经网络算法，通过建立字符库，训练网络使之具有区分34个不同字符的能力，最终实现车牌字符的识别。

基于3D提升的离散小波变换

小波变换，该项目的主要目的是协助图像编码，以产生高精度的图像而不会丢失任何信息。 为了实现该任务，此方法实现了基于提升滤波器的3D离散小波变换VLSI架构。

车牌识别系统

基于Opencv的车牌识别系统 版本：python3.7.3，opencv4.0.0.21，numpy1.16.2，tkinter和PIL5.4.1. 大概演示 由于样本数据来自网络，因此识别率只是看看而已。但清楚的图片还是可以识别出来的。

使用 TensorFlow 识别简单图像验证码

使用 TensorFlow 识别简单图像验证码 使用 pipenv install # 安装环境依赖 pipenv run prepare # 生成测试数据标签 pipenv run train # 训练模型 pipenv run work < test.jpg # 识别 test.jpg

水果图像识别

开发环境为C++、OpenVC、QT， 功能主要有 1. 调用OpenCV图像处理算法，如颜色提取、边缘检测、灰度直方图等 2. QT布局的界面 3. 调用笔记本摄像头，可以识别用户手中拿的水果 ```

opencv改变图像亮度对比度

这个是一个例程基于opencv，在vs2015里，调用opencv库，改变图像的亮度和对比度，可以基于此完善

图像去雾质量评价标准

此项目代码包含多种图像去雾质量评价标准，PSNR，彩色图像信息熵，WPSNR等，MATLAB可直接使用。

图像去噪

此项目是使用中值，均值，小波，DCT，PCA五种方法实现对图像的去噪处理。