在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步

试读文章的源码在这里下载。源码不做任何修改，重点重点重点：为了代码运行不报错，安装matlab 版本为 2021 及以上版本。matlab安装教程大家可以参考这个教程：手把手教你安装matlab软件。

MATLAB 是一款强大且广泛应用的数值计算和数据可视化软件工具，它提供了一个高效、简洁的编程环境，使用户能够进行从简单的矩阵运算到复杂的多维数据分析的各种计算任务。无论是在人工智能、计算机视觉、图像处理还是其他领域，MATLAB 都能够提供精准、快速的解决方案，因此成为了全球科研人员、工程师以及数据分析师的得力工具。

基于matlab的CNN验证码识别系统（UI界面版），CNN验证码识别系统包括数据集处理、模型搭建、模型训练、界面设计与实现

饮食在人们的日常生活、营养与医疗建议以及运动员等专业人士的训练上起着越来越重要的作用。随着互联网的发展和医学的进步，人们普遍上传分享和记录的食物图像形成了非常多的数据库，为了改善饮食结构，塑造更健康的生活方式，分析食物的种类、热量和进食时间成为了营养学上非常重要的研究方法，本文的使用深度学习算法可以根据用户上传的食物图像自动分析食物种类。深度学习是机器学习领域的一个研究方向。深度学习通过对数据特征的学习将原始数据转化为计算机可以理解的抽象数据，根据学习到的特征，可以对原始数据进行检测或分类。

随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，汽车保有量不断增长，交通状况和出行环境也得以持续发展。道路信号灯作为指挥交通运行的关键设备，是维护交通秩序正常运行、保障车辆与行人的出行安全的基础支撑，也被称为不出声的“交通警察”。道路信号灯包括红色、绿色、黄色三种颜色，分别对应禁止、通行、警告三种指示，我们儿时就会背诵的交通口诀“红灯停、绿灯行、黄灯亮了等一等”正是对应了这三种信号灯颜色的安全规则。

YOLO 是一种经典的一阶段目标检测算法，它将检测问题转化为回归问题。与 Faster R-CNN 不同，YOLO 不是提取 RoI,而是直接通过回归的方法生成每个类的边界框坐标和概率。与 Faster R-CNN相比，大大提高了检测速度。Glenn Jocher 于 2020年提出了 YOLO 的第五个版本，命名为 YOLOv5，其网络结构主要分为骨干模块、颈部模块和头部模块。主干模块基于Focus、BottleneckCSP(跨阶段部分网络)和空间金字塔池，并将其传输到颈部模块。

在互联网飞速发展的时代，对于人的身份辨别已经越来越重要，人脸识别技术应运而生。在智慧城市建设的进程中，人脸识别系统能够识别出重要场所的往来人员的身份信息，能够向全社会提供智慧服务。动态人脸识别不需要当事人在人脸识别设备前面停留。因此，基于人脸识别进行考勤打卡具有操作简单、数据可控和应用广泛的特点，具有良好的用户体验。特征脸方法(Eigenface)，特征脸方法的主要思想是将输入的人脸图像看作是一个个的矩阵，然后通过人脸空间的一组正交向量，选择最主要的正交向量作为“主成分”来描述人脸空间。

基于matlab的森林火情预警是典型的智能化分析应用，本项目从基础的颜色空间转换和图像分割技术出发进行实验，选择CMYK颜色空间模型提高火情区域的对比度，通过二值化分割和形态学滤波方法获取疑似区域位置，最终基于GUI框架搭建了森林火情预警识别的集成系统，可方便地进行各个步骤的效果对比分析。

随着我国社会经济的持续发展，汽车保有量也保持了快速增长的态势，智能化停车管理已经成为提高城市交通管理效率及改善交通拥堵的重要手段。随着科学技术的进步，无人值守的智能化停车场已经广泛应用于各大小区、商场和办公区等场所，相比于传统的人工核验计时和缴费的过程，能够进一步改进停车效率，提高停车场的安全运营水平。车牌识别是智能化交通管理的基础技术模块之一，它利用车牌是车辆唯一性标识的原则，通过摄像机抓拍等方式获取车牌图像，采用视觉智能分析方法进行识别。

主要对物体进行识别，搭建一个物体分类系统本次实验选择规模稍大的 CIFAR-10 数据集进行分类识别，对应图像的大小设计 VggNet、ResNet 进行网络训练。在实际操作过程中，受限于数据规模和硬件配置，对于大小放缩、批次参数、训练步数等进行了多次调试，这也对以后的图像分类任务具有较高的参考意义，并通过对 CIFAR-10 数据集进行训练和评测，采用网络修改的方式来得到新的 CNN 结构，适用于对网络进行配置、融合等相关研究。读者可以通过自行设计或选择其他网络、加载其他数据等方式进行实验的延伸。

近年来，肺癌的发病率和病死率均迅速上升，目前已居所有癌症之首。随着肺癌病人数量的增加，医生对肺部 CT 图像进行研判的工作量也增加了不少，在这种情况下难免工作效率降低甚至会出现误诊。为了帮助医生减少重复性工作，对肺部 CT 图像进行计算机辅助检测的技术就被广泛应用于对肺癌的诊断和治疗过程中。医学 CT 图像处理主要是研究医学图像中的器官和组织之间的关系，并进行病理性分析。

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且有很强的通用性。由于手写体数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。手写体数字识别的实用性很强，在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。

在日常学习和生活中，人眼是人们接收信息最常用的通道之一。据统计，人们日常处理的信息有 75%～85%属于视觉信息范畴，文字信息则占据着重要的位置，几乎涵盖了人类生活的方方面面。如对各种报纸期刊的阅读、查找、批注；对各种文档报表的填写、修订；对各种快递文件的分拣、传送、签收等。因此，为了实现文字信息解析过程的智能化、自动化，就需要借助计算机图像处理来对这些文字信息进行识别。早在 20 世纪 50 年代初期，欧美就开始对文字识别技术进行研究。

图像融合指通过对同一目标或同一场景用不同的传感器（或用同一传感器采用不同的方式）进行图像采集得到多幅图像，对这些图像进行合成得到单幅合成图像，而该合成图像是单传感器无法采集得到的。图像融合所输出的合成图像往往能够保持多幅原始图像中的关键信息，进而为对目标或场景进行更精确、更全面的分析和判断提供条件。图像融合属于数据融合范畴，是数据融合的子集，兼具数据融合和图像可视化的优点。

为了获得超宽视角、大视野、高分辨率的图像，人们采用传统方式为采用价格高昂的特殊摄像器材进行拍摄，采集图像并进行处理。近年来，随着数码相机、智能手机等经济适用型手持成像硬件设备的普及，人们可以对某些场景方便地获得离散图像序列，再通过适当的图像处理方法改善图像的质量，最终实现图像序列的自动拼接，同样可以获得具有超宽视角、大视野、高分辨率的图像。这里提到的图像拼接就是基于图像绘制技术的全景图拼接方法。图像拼接技术是一种将从真实世界中采集的离散化图像序列合成宽视角的场景图像的技术。

一幅普通的未经压缩的图片可能需要占几兆字节的存储空间，一个时长仅为 1 秒的未经压缩的视频文件所占的存储空间甚至能达到上百兆字节，这给普通 PC 的存储空间和常用网络的传输带宽带来了巨大的压力。其中，静止图像是不同媒体的构建基础，对其进行压缩不仅是各种媒体压缩和传输的基础，其压缩效果也是影响媒体压缩效果好坏的关键因素。基于这种考虑，本案例主要研究静止图像的压缩技术。人们对图像压缩技术越来越重视，目前已经提出了多种压缩编码方法。

主成分分析是一种通过降维技术把多个标量转化为少数几个主成分的多元统计方法，这些主成分能够反映原始的大部分信息，通常被表示为原始变量的线性组合。为了使这些主成分所包含的信息互不重叠，要求各主成分之间互不相关。主成分分析能够有效减少数据的维度，并使提取的成分与原始数据的误差达到均方最小，可用于数据的压缩和模式识别的特征提取。

随着计算机网络技术的迅猛发展，数字多媒体和信息通信技术也在不断进步，人们之间的信息交流呈现不断增长的趋势。数字图像具有可视化、形象化的特点，能承载文字所不能表述的语义，其在信息交流中的应用也越来越广泛。随着图像拍摄技术的发展及移动智能设备的普及，人们可以方便地获取具有较高分辨率的实时图像，并可以通过移动网络等介质实现图像的即时传输。但是，原始数字图像往往具有一定的信息冗余，如像素编码冗余、像素相关冗余等。因此，图像质量的提高也引起了传输数据规模的急剧扩大，给数字图像的存储和传输带来了很大的压力。

视觉通道是人类感知外部世界的主要入口，图像则是多维度信息最直接的表现方式，更有“一图值千金”的谚语。但是，图像往往包含较多的信息量，文本方式很难表达其全面内容，因此对图像信息进行检索很难进行抽象建模。此外，随着互联网信息技术的发展，如何有效地存储、检索海量图像数据也越来越引起人们的关注。因此，通过有效构建图像数据库，搭建图像检索引擎，高效地利用图像的关键数据信息，并结合已有的搜索技术来实现海量图像的智能检索系统具有重要的现实意义。目前有许多主流搜索引擎均提供了图像搜索通道，如谷歌相似图搜索、百度识图等。

角点是图像中的一个重要的局部特征，决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信号，所以在目标识别、图像匹配、图像重构等方面都具有十分重要的意义。对角点的定义一般可以分为以下三种：图像边界曲线具有极大曲率值的点、图像中梯度值和梯度变化率很高的点、图像在边界方向变化不连续的点。定义不同，角点的提取方法也不尽相同，如下所述。1．基于图像边缘的检测方法该类方法需要对图像的边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割和边缘提取，具有较大的计算量，一旦待检测目标在局部发生变化，则很可能导致操作失败。

数字视频处理技术指将一系列静态图像以信号方式加以采集、标记、处理、保存、传输和重现等各种技术的综合。经验证，画面的变化由每秒超过 24 帧以上连续的图像产生时，根据视觉暂留原理，人眼将无法辨别单幅的静态画面，在视觉上产生了平滑连续的视觉效果，即出现连续的画面，这就是我们常说的视频的产生过程。视频生成技术就是利用人类的“视觉滞留”原理，将多幅画面以超过一定速度的方式进行序列播放，形成连续不断的视频图像，进而达到视频播放的效果。视频处理首先要解决的问题就是对视频进行读取、获取视频信息、提取帧图像等操作。

语音识别是一门覆盖面很广泛的交叉学科，与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别通过语音信号处理和模式识别理论使得计算机自动识别和理解人类口述的语言，有两种意义：一是将人类口述的语句逐句地进行识别并转换为文字；二是对口述语言所包括的需求和询问做出合理的分析，执行相关的命令，而不是仅仅转换为书面文字。

运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测，一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点，是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用，所以能否将运动物体从视频序列中准确地检测出来，是运动估计、目标识别、行为理解等高层次视频分析模块能否成功的关键。运动目标检测技术在实际应用上更能体现人们对移动目标的定位和跟踪需求，因此在许多领域都有着广泛的应用。

图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取人们感兴趣的目标的技术和过程，是目标检测和模式识别的基础。现有的图像分割方法主要有基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于特定理论的分割方法等。聚类分析是一种无监督的学习方法，能够从研究对象的特征数据中发现关联规则，因而是一种强大有力的信息处理方法。以聚类法进行图像分割就是将图像空间中的像素点用对应的特征向量表示，根据它们在特征空间的特征相似性对特征空间进行分割，然后将其映射回原图像空间，得到分割结果。

运动视觉研究的内容是如何从变化场景中的一系列不同时刻的图像中提取有关场景中物体的形状、位置和运动的信息，其研究方法可以分为两类：基于特征的方法和基于光流场的方法。基于特征的方法抽取特征点，是离散的；光流场属于运动数据研究范畴，是基于连续的图像序列，并直接对其进行运动估计，可以求得图像中每个像素所对应物体的运动信息。当物体运动时，在图像上对应物体的亮度模式也在运动。光流（Optical Flow）是指图像中亮度模式运动的速度，光流场是一种二维瞬时速度场，是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。

Simulink 是 MATLAB 最重要的组件之一，它提供了一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境下，无须大量书写程序，只需通过简单、直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。Simulink 是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。众所周知，在数字图像处理的实现过程中代码量巨大，将基于模型设计引入图像处理领域，可以很大程度地提升其规范性和高效性。

数字水印（Digital Watermarking）技术指将一些标识信息（即水印）直接嵌入数字载体中（包括多媒体、文档、软件等）或者间接表示（修改特定区域的结构），且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改，但可以被生产方识别和辨认。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。数字水印是实现版权保护的有效办法，是信息隐藏技术研究领域的重要分支。

近年来，我国肝癌的发病率呈上升趋势，病死率也随之上升，进入癌症死亡率排名的前列。随着肝癌病人数量的增加，进行肝叶切除的手术数量也相对增加，也给医生进行肝脏影像分析工作带来更多的压力。肝脏区域分割对于影像分析工作具有重要意义，传统的做法是医生通过对肝脏影像中的每一个轴切面进行手工圈选来实现，这在增加人工成本的同时给分割的准确度带来了一定的人为主观性干扰。为此，肝脏影像的自动分割技术具有实际的应用价值，对于整体的影像分析工作效率的提升有着极大的帮助。医学影像具有很强的时效性和科学性，是临床诊断的重要参考依据。

随着计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展，自动驾驶技术也逐渐进入新的发展阶段。著名的交通网络公司 Uber 已在美国旧金山开通了自动驾驶汽车服务，Alphabet（Google 母公司）也对外宣布将自动驾驶项目从 Google X 实验室拆分出来独立运营，美国联邦政府已着手对自动驾驶汽车制定官方的行业规范。通过这一系列消息，我们可以发现自动驾驶距离走入广大普通消费者的生活越来越近。此外，世界各国的交通主管部门大多倡导“防御驾驶”的概念。

时间序列是按时间顺序组织的数字序列，是数据分析中重要的处理对象之一。时间序列的主要特点是数据获取方式一般具有客观性，能反映某种现象的变化趋势或统计指标，进而预测未来走向，这在本质上也是一个回归预测的问题。长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络，适合处理有更长时间跨度的内部记忆，被广泛应用于时间序列分析，能够保持数据的内在持续性，反映数据的细粒度走势，具有良好的预测效果。

随着互联网技术的快速发展和应用，网络给人们提供了丰富的资源和极大的便利，但随之而来的是互联网系统的安全性问题，而验证码正是加强 Web 系统安全性的产物。全自动区分计算机和人类的图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，CAPTCHA）也是验证码的一个应用程序，可以区分用户是人类还是计算机智能单击对象。

人脸识别因其在系统安全验证、信用验证、刑侦跟踪、身份管理、视频会议、人机交互、智能家居等方面的巨大应用前景，成为当前模式识别和人工智能领域越来越热门的一个研究方向。随着安全入口控制和二维码智能扫描应用需求的快速增长，基于二维码识别的生物人脸统计识别技术也引起了人们的重视。本案例将详细讲解基于主成分分析的人脸特征提取的原理与方法，并将其与 QR 二维码的编解码进行结合，将 MATLAB 作为工具平台，调用 QR 二维码编解码应用程序，进而实现一个人脸二维码自动识别的系统原型。

CNN 是一款强大的图像特征抽象和提取工具，常用于图像分类识别，并取得了较为理想的效果。我们通过 MATLAB 可以方便地设计不同结构、不同深度的 CNN 进行图像分类，最后一层一般设置为分类层（ClassificationLayer）进行类别标签的输出。如果我们将最后一层设计为回归层（RegressionLayer），则可以将其应用于对连续数据的预测，这对于曲线拟合、预测分析都有重要的意义。% 自定义 CNN 回归网络结构layers = [% 输入% 卷积% 池化% 池化% 卷积。

车牌自动识别模块是现代社会智能交通系统（ITS）的重要组成部分，是图像处理和模式识别技术研究的热点，具有非常广泛的应用。车牌识别主要包括以下三个主要步骤：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。本案例通过对采集的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。

随着深度学习的迅猛发展，其应用也越来越广泛，特别是在视觉识别、语音识别和自然语言处理等很多领域都表现出色。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习中应用最广泛的网络模型之一，也得到人们了越来越多的关注和研究。事实上，CNN 作为一项经典的机器学习算法，早在 20 世纪 80 年代就已被人们提出并展开一定的研究。但是，在当时硬件运算能力有限、缺乏有效训练数据等因素的影响下，人们难以训练不产生过拟合情形下的高性能深度卷积神经网络模型。

裂缝是路面病害最早的形态之一,只有在裂缝出现的早期进行维护,才能有效地提高公路的使用寿命。因此，路面裂缝的检测识别系统对于提升公路质量有着重大的意义。首先，对路面裂缝图像进行相应的预处理，目的是减小环境因素的影响，消除无用的噪点。然后提取目标图像特征，判断路面裂缝类型,标记出路面裂缝的位置。最后通过设计的 GUI 界面来集成各个关键步骤，显示所得到的试验结果。仿真结果表明,设计的路面裂缝检测识别系统是高效可行的。

手写数字识别是经典的 CNN 分类应用之一，常用的数据集就是 MNIST 手写数字数据集，包含 0~9 这 10 个数字的手写图片，每个数字都由 6 万幅训练图像和 1 万幅测试图像构成。为了便于直观分析，这里选择 MATLAB 工具箱提供的 DigitDataset 进行训练识别，读者也可以直接利用 MNIST 数据集或者自己设计的数据集进行实验。其中，数据集文件夹 db 如图 所示。在数据集文件夹 db 里面对每个数字都建立了子文件夹，各自包含 1000 幅 28×28 大小的二维灰度图像。

雾霾天气往往会给人类的生产和生活带来极大不便，也大大增加了交通事故的发生概率。一般而言，在恶劣天气（如雾天、雨天等）条件下，户外景物图像的对比度和颜色会被改变或退化，图像中蕴含的许多特征也会被覆盖或模糊，这会导致某些视觉系统（如电子卡口、门禁监控等）无法正常工作。因此，从在雾霾天气下采集的退化图像中复原和增强景物的细节信息具有重要的现实意义。数字图像处理技术已被广泛应用于科学和工程领域，如地形分类系统、户外监控系统、自动导航系统等。为了保证视觉系统全天候正常工作，就必须使视觉系统适应各种天气状况。

深度神经网络可以通过对大规模的图像数据进行自适应学习，“记忆”并“抽象”图像特征，形成权重参数，进而实现分类识别、目标检测等。以图搜图一般指对输入的图像进行特征提取，并与已构建的图像数据库进行对比，按相似度从高到低进行排序并返回，进而实现所见即所想式的直观检索。目前已有多个以图搜图应用，例如百度识图、以图搜衣、以图搜车等。接下来手把手教你实现以图搜图系统，深度神经网络进行拆分式研究，将其在中间过程中学习到的特征图进行可视化呈现，分析深度神经网络的工作原理，并根据其特征提取的有效性进行以图搜图实战。

随着信息化技术的发展，计算机几乎已经融入了人们工作、学习的方方面面，在答题卡阅卷领域使用计算机取代人工阅卷已成为趋势。计算机阅卷既使教育工作者省心、省力，减少了人为错误发生的概率，使考试更加公平，也减少了阅卷时间，提高了阅卷效率和质量。通过计算机对学生答题卡进行识别，还可以直接将学生的成绩存储到计算机中，通过数据库对其高效管理，省去了手工输入学生成绩建立数据库的程序，且便于长久保存。