【创新未发表】麻雀搜索算法SSA-Kmean-Transformer-LSTM组合状态识别分类【含Matlab源码 6737期】

于 2024-11-02 18:48:25 发布
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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
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【图像加密】基于matlab仿射变换数字图象置乱【含Matlab源码 1171期】
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07-31 1536
仿射变换数字图象置乱 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
OpenCV答题卡识别
2301_77698138的博客
10-13 1329
import cv2rect = np.zeros((4, 2), dtype='float32') # 用来存储排序之后的坐标位置# 按顺序找到对应华标0123分别是左上，右上，右下，左下# 变换后对应坐标位置M = cv2.getPerspectiveTransform(rect, dst) # 计算从原始四边形到目标矩形的透视变换矩阵 M。
【图像加密】基于仿射变换数字图象置含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-01 678
1 简介 随着网络的快速发展,图像信息在我们的生活中变得越来越重要。例如朋友圈内的图片动态、智能手机的指纹解锁、门限上的人脸识别等。这些图片信息有些是可以公开的信息,有些却是我们自己的个人隐私,更有一些会涉及到企业机密、国家安全,因此,怎样保护这些信息的安全,怎样使这些图像信息不会泄露或者被他人窃取,这些问题成为了近些年来信息安全的研究者们比较关注的焦点。保护图像信息安全的最好方式之一就是对图像进行加密,以这样的方式来对图像信息进行保护,可以更好地提高一些重要的图像信息的安全性,防范一些另有企图的非法入侵
【答题卡识别】基于hough变换答题卡判定与成绩统计含Matlab源码
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03-11 2495
1 简介 目前,考试阅卷使用光标阅读机进行阅卷.而教师个人及普通学校则难以承担光标阅读机高昂的购买与维护费用.如何保证计算机视觉相关技术在教育教学领域被充分应用,使教师个人,普通学校以及偏远山区的学校也能享受到教育信息化发展的红利,是急需解决的问题.答题卡识别作为计算机视觉研究的内容之一,是图像处理和人工智能领域研究的一个重要方向.将其运用到教育教学领域,则能有效解决这一问题,将老师从繁复的阅卷劳动中解放出来,推动教育教学质量上台阶.本文对目前的答题卡识别技术进行了研究,分析了其现实需求,在此基础上,设计
基于仿射变换的数字图象置乱技术
04-24
基于仿射变换的数字图象置乱技术 部分源码 function chengxu() A=imread('lena.png'); figure,imshow(A); title('原图像(256*256)'); for K=1:16 %置乱16次 B=zhiluan(A); %调用zhuluan函数，实现置乱 figure,imshow(B); title(['置乱',num2str(K),'次后的图像']) A=B; end end
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优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
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优快云海神之光上传的全部...4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化Kmeans-Transformer-Bilstm预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化Kmeans-Transformer-Bilstm预测 4.4.6 其他优化算法优化Kmeans-Transformer-Bilstm预测
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答题卡识别
05-11
毕业设计和课程设计全套资料，主程序代码 clc; clear all; close all; warning off all; I = imread('images\\1.jpg'); I1 = Image_Normalize(I, 0);%图像归一化 hsize = [3 3]; sigma = 0.5; I2 = Image_Smooth(I1, hsize, sigma, 0); I3 = Gray_Convert(I2, 0); bw2 = Image_Binary(I3, 0);%二值化处理 [~, ~, xy_long] = Hough_Process(bw2, I1, 0);%霍夫变换 angle = Compute_Angle(xy_long);%计算角度 [I4, bw3] = Image_Rotate(I1, bw2, angle*1.8, 0);%图像旋转 [bw4, Loc1] = Morph_Process(bw3, 0);%形态处理 [Len, XYn, xy_long] = Hough_Process(bw4, I4, 0); [bw5, bw6] = Region_Segmation(XYn, bw4, I4, 0); [stats1, stats2, Line] = Location_Label(bw5, bw6, I4, XYn, Loc1, 1); [Dom, Aom, Answer, Bn] = Analysis(stats1, stats2, Line, I4);
MATLAB程序分享基于仿射变换的数字图象置乱技术源程-基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码.rar
08-13
MATLAB程序分享基于仿射变换的数字图象置乱技术源程-基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码.rar 程序代码见附件，拿资料请顺便顶个贴~~ 如果下载有问题，请加我 qq 1530497909，给你在线传
基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码
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【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于仿射变换的数字图象置乱技术 MATLAB源程序代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
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答题卡识别小程序，适合新手练习，内容较价清晰，答题卡识别小程序，适合新手练习，内容较价清晰
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信号检测在众多领域都有着广泛的应用，例如雷达、通信、医疗等。在实际应用中，往往需要检测的信号非常微弱，容易被噪声淹没。为了有效地检测微弱信号，需要采用合适的信号处理方法。自相关法是一种常用的信号检测方法，具有较高的灵敏度和抗噪声能力。基于自相关法的微弱信号检测方法是一种灵敏度高、抗噪声能力强的信号检测方法。它通过计算信号的自相关函数，可以有效地检测出淹没在噪声中的微弱信号。该方法在雷达、通信、医疗等领域有着广泛的应用。，它利用信号与自身移位后的相关性来增强信号的能量，从而提高信噪比。
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