HUXINY的博客

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数4分工作量4分创新点3分🧿https智能车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分，广泛应用于高速公路、停车场、路口等场景。https。...

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简介今天我们来介绍一个与机器视觉相关的毕业设计基于机器视觉的答题卡识别系统多说一句, 现在越来越多的学校以及导师选题偏向于算法类, 这几年往往做web系统的同学很难通过答辩, 仔细一想这也在情理之中, 毕业设计是大学四年技术水平的体现, 只做出个XXX管理系统未免太寒酸, 而且web系统选题每年都是那几个老师看着也吐了, 不卡学生才怪所以同学们, 毕设选题要慎重, 最好先找已经毕业了的学长学姐们了解一下, 至少弄清自己做的系统会被老师问到什么问题, 不然只会为自己的毕业挖坑而已什么是机器视觉

文章目录前言1. 目标检测概况1.1 什么是目标检测？1.2 发展阶段2. 行人检测2.1 行人检测简介2.2 行人检测技术难点2.3 行人检测实现效果2.4 关键代码-训练过程最后前言目标检测在图像识别领域应用的非常广泛，比如行人识别，可以用来做店铺或者车站的人流量统计，车辆识别同理。是个非常好的毕业设计课题。1. 目标检测概况1.1 什么是目标检测？目标检测，粗略来说就是：输入图片/视频，经过处理，得到：目标的位置信息（比如左上角和右下角的坐标）、目标的预测类别、目标的预测置信度（co

1 数据收集12306的验证码是从8个图片中找到要求的物体，如图所示。学长统计了1000个样本，发现12306的类别数其实只有80类，它们的类别以及对应的统计个数如下表从上面的统计中我们可以看出，12306的验证码的破解工作可以转换成一个80类的分类问题。数据集预览2 识别过程物体分类的代码可以简单分成三个部分：网络搭建；数据读取；模型训练。但是在上面的三步中每一步都存在一些超参数，怎么设置这些超参数是一个有经验的算法工程师必须掌握的技能。我们会在下面的章节中介绍每一步的细

1 项目说明给定数据集train.csv，要求使用卷积神经网络CNN，根据每个样本的面部图片判断出其表情。在本项目中，表情共分7类，分别为：（0）生气，（1）厌恶，（2）恐惧，（3）高兴，（4）难过，（5）惊讶和（6）中立（即面无表情，无法归为前六类）。所以，本项目实质上是一个7分类问题。2 数据集介绍：（1）、CSV文件，大小为28710行X2305列；（2）、在28710行中，其中第一行为描述信息，即“label”和“feature”两个单词，其余每行内含有一个样本信息，即共有287

文章目录0 简介1 项目背景2 项目目的3 系统设计3.1 目标对象3.2 系统架构3.3 软件设计方案4 图像预处理4.1 灰度二值化4.2 形态学处理4.3 算式提取4.4 倾斜校正4.5 字符分割5 字符识别5.1 支持向量机原理5.2 基于SVM的字符识别5.3 SVM算法实现6 算法测试7 系统实现8 最后-毕设帮助0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于机器视觉的试卷系统 - opencv python 视觉识别毕设帮助，开题指导，技术解答????7468760411 项目背

1 思路简介目前车牌识别系统在各小区门口随处可见，识别效果貌似都还可以。查阅资料后，发现整个过程又可以细化为车牌定位、畸变校正、车牌分割和内容识别四部分。本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分，在python环境下通过opencv实现。1.1 车牌定位目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类：一种是基于车牌的背景颜色特征；另一种基于车牌的轮廓形状特征。基于颜色特征的又可分为两类：一种在RGB空间识别，另一种在HSV空间识别。经测试后发现，单独使用任何一种方法，效果均不太理想。目前比较普遍的做

0 简介图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示：原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。1 VGG网络在实现风格迁移之前，需要先简单了解一下VGG网络（由于VGG网络不断使用卷积提取特征的网络结构和准确的图像识别效率，在这里我们使用VGG网络来进行图像的风格迁移）。如上图所示，从A-E的每一列都表示了VGG网络的结构原理，其分别为：VGG-11，VGG-13，VGG-16，VGG-19，如下图，一副图片经过VGG-19网络结构可以最后得到一个分

0 简介最近在帮一位同学做中文汉字识别项目，学长在这记录和发布一些项目相关知识基础和部分实现，欢迎同学们讨论学习1 数据集合学长手有3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建。用深度学习做文字识别，用的网络当然是CNN，那具体使用哪个经典网络？VGG?RESNET？还是其他？我想了下，越深的网络训练得到的模型应该会更好，但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度，我觉得首先建立一个比较浅的网络（基于LeNet的改进）做基本的文字识别，

1 项目背景在我国有着成千上万种花卉， 但如何能方便快捷的识别辨识出这些花卉的种类成为了植物学领域的重要研究课题。 我国的花卉研究历史悠久， 是世界上研究较早的国家之一。 花卉是我国重要的物产资源， 除美化了环境， 调养身心外， 它还具有药用价值， 并且在医学领域为保障人们的健康起着重要作用。花卉识别是植物学领域的一个重要课题， 多年来已经形成一定体系化分类系统,但需要植物学家耗费大量的精力人工分析。 这种方法要求我们首先去了解花卉的生长环境， 近而去研究花卉的整体形态特征。 在观察植株形态特征时尤其是

1 项目简介在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：1、计算验证码2、滑块验证码3、识图验证码4、语音验证码学长这李主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。2 验证码识别步骤1、灰度处理2、二值化3、去除边框（如果有的话）4、降噪5、切割字符或者倾斜度矫正6、训练字体库7、识别这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际

前言今天学长向大家介绍一个深度学习项目，采用了卷积神经网络技术基于深度学习的动物识别算法研究与实现背景大家可以参考学长写的背景意义目前，由于计算机能力和相关理论的发展获得了重大突破，基于深度学习的图像检测与识别技术已经广泛应用到人们的生产生活中。学长将深度学习的技术应用到野生动物图像识别中，优化了传统的识别方法，形成对野生动物图像更为准确的识别，为实现高效的野生动物图像识别提供了可能。不同于传统的野生动物识别，基于深度学习的野生动物识别技术可以捕获到野生动物更加细致的信息，有利于对野生动物进行更加

文章目录0 前言1 车道线检测2 目标3 检测思路4 代码实现4.1 视频图像加载4.2 车道线区域4.3 区域4.4 canny 边缘检测4.5 霍夫变换(Hough transform)4.6 HoughLinesP 检测原理4.6.1 定义显示车道线方法4.6.2 查看探测车道线数据结构4.6.3 探测车道线4.6.4 合成4.6.5 优化5 最后-毕设帮助0 前言无人驾驶技术是机器学习为主的一门前沿领域，在无人驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见，今天学长给大家介绍无人驾驶技术中的车道线检