机器视觉、图像处理、机器学习领域相关代码和工程项目和数据集 集合

最新推荐文章于 2025-08-14 21:55:09 发布
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本文为知乎上的一篇总结文章，具体内容未给出，故无法提供详细摘要。

知乎上看到一篇总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20787086

图像处理与机器视觉
Unified920的博客
04-21 1511
综上所述，图像处理与机器视觉在概念、应用和技术上都有所区别，但它们又密切相关，共同构成了计算机视觉领域的重要组成部分。同时，深度学习为机器视觉提供了新的技术和方法，但并非其唯一或必要的解决方案。随着技术的不断发展，机器视觉将在更多行业中发挥重要作用，为人类生活带来更多便利和安全。人脸识别并绘制代码import cv2# 加载已知图片# 对图片进行编码，获取128维特征向量# 存为数组以便之后识别# 加载待识别图片# 存为数组以遍历识别# 初始化一些变量# 获取人脸区域位置。
【完整源码+数据集+部署教程】【建造＆机械】工地施工机械检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-RFCAConv
最新发布
2401_89610374的博客
10-23 584
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机器视觉与图像处理知识点总结
少年龙龙的博客
05-20 6536
图像灰度均值是对平均灰度的一种度量，反映了图像的亮度，均值越大说明图像亮度越大，反之越小。图像灰度方差反映了图像像素值与均值的离散程度，标准差越大说明图像的质量越好。方差是对平均对比度的度量，每个像素点颜色相差越大，方差越大，观感上整幅图的对比度越大。如果图片看起来灰蒙蒙的，那方差就小；如果看起来很鲜艳，对比度很大，那方差就大。把电视机的亮度调高了，那均值就变大，但方差没变；把对比度调高了，那均值没变，但方差变大。 采样间隔值越小，空间分辨率（图像中可分辨的最小细节）越高，图像质量越好，图像数据量越大。（.
机器视觉与图像处理
qq_47056759的博客
10-10 2646
第一章： 1）数字图像 简单地说，数字图像就是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为两大类一位图和矢量图。 2）数字图像的存储格式 BMP,TIFF,GIF,JPG(JPEG) 3) 彩色编码 RGB(红绿蓝)，CMYK（青色，品红色，黄色，黑色），HSV也称HSI（色调，饱和度，亮度值） 第二章： 1）命令行操作 如果在每行命令的结尾输入半角分号（；），则命令窗 口不会立即显示命令执行的结果，而会将结果保存在工作区中，再次提示符下输入变量名称res，得到结果 2) 跨行语句 Matlab允
机器视觉之图像处理篇
2501_91113915的博客
08-14 1090
python运行result = image.copy() # 复制原图，避免修改原图h, w = image.shape[:2] # 获取图像的高度和宽度# 循环添加n个噪声点# 随机生成噪声点的坐标# 50%概率添加黑色噪声(椒噪声)，50%概率添加白色噪声(盐噪声)result[x, y] = 0 # 黑色噪声else:result[x, y] = 255 # 白色噪声return result # 返回添加噪声后的图像读取视频文件 "test.avi"
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机器学习（深度学习）：美国硬币图像的集合数据集
05-10
随着数据集的不断完善，它将为相关领域的研究和应用提供更有力的支持。总之，这个数据集是一个宝贵的资源，对于对美国硬币感兴趣的研究人员、硬币收藏者以及机器学习从业者来说，具有重要的价值。
一些常用的数据集资源 这些数据集涵盖了不同的领域和类型，包括图像、文本、时间序列、医疗数据等，适合各种机器学习和数据分析项目
10-07
在当今的信息时代，数据集作为机器学习和数据分析项目的基石，发挥着至关重要的作用。不同领域的研究者需要多样化的数据来构建和测试他们的模型，例如图像识别、自然语言处理、医学数据分析等。本文将介绍和提供一些...
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机器学习和数据分析可能会用到的数据集集合
01-09
数据集是指一组相关的数据，通常以表格、文件或数据库的形式存储。数据集可以包含多种类型的数据，如数值、文本、图像或视频等。它是进行数据分析、机器学习和模型训练等任务的基础。 数据集可能来自各种不同的来源...
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04-19
数据集是与谷歌（Google）2025年4月举办的生成式人工智能（GenAI）密集课程相关的白皮书集合。以下是关于该数据集的详细介绍：课程背景：该数据集来源于谷歌与Kaggle合作举办的为期五天的生成式人工智能密集课程...
深度学习_计算机视觉_人工智能_机器学习_TensorFlow_OpenCV_神经网络_图像处理_目标检测_模型训练_数据集处理_教程代码库_包含多层感知机_卷积神经网络_批量归一化_VGG网.zip
06-15
OpenCV，即开源计算机视觉库，是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的图像处理和分析功能。 本压缩包文件是关于深度学习和计算机视觉的综合性教程代码库，其中包含了多个子文件夹和资源文件，...
labview 机器 视觉 检测 项目代码
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08-07
经典书籍，图像处理、分析与机器视觉（第三版）源码，需要学习图像处理的同学应该很有帮助！
ai_project:机器视觉学校项目
04-17
AI项目-机器视觉 代码： darknet_script.sh 创建脚本以运行Darknet训练3次，每次节省带时间戳的log.txt文件和带时间戳的mAP chart.png final.weights保存每次运行的final.weights和best.weights 。 find_jpg_txt_pairs_delete_missing.py 用于确保所有图像都有带注释的.txt文件。 Cmd行语法[python3] [program.py] [文件夹/] python3 find_jpg_txt_pairs_delete_missing.py folder_to_check/ 该程序将搜索以.j或.t开头的文件扩展名（即.jpg，.jpeg，.txt）。 然后，检查是否存在具有相同名称的.jpg和.txt文件。 如果没有任何缺失的对，输出将告诉您您有多少个文件。 如果缺少对
图像处理分析与机器视觉-Sonka-教辅-代码
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图像处理分析与机器视觉 第四版 源代码 第一部分
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图像处理分析与机器视觉 第三版 源代码 资源分6部分
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01-04 2981
1.背景介绍 图像处理与机器视觉技术是计算机视觉的两个重要领域，它们在现实生活中的应用非常广泛。图像处理主要关注于对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作，以提取图像中的有意义信息。机器视觉则是利用计算机视觉技术来实现自动识别、检测、测量等目标，从而实现人工智能系统的自主化和智能化。 在本文中，我们将从以下几个方面进行详细讲解： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及...
图像处理与机器视觉（1）
louishao的博客
09-12 1652
本人最近研究方向为图像处理与机器视觉，这个包括：图像的处理、图像的特征提取、图像语义分析与理解以及图像的分类与识别。由于本科并不是读图像的，因此，只能快速地理解并掌握图像相关的概念，并进行适当的编程实现，加深印象！
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