基于MATLAB的口罩检测项目

介绍了一项毕业设计项目，基于MATLAB开发，具备用户友好的GUI界面，功能完美运行，适合大学生及初学者参与。该设计可作为省级比赛的优秀参赛作品，支持二次开发，适用于课程设计需求。

这个程序设计充分考虑了MATLAB环境下口罩识别的需求，适合初学者学习和专业人士进阶使用。可以基于此扩展各种算法实现，特别适用于大学生的课程设计、大作业和毕业设计。支持答疑，促进学习和技术进步。

该程序设计稳定可靠，适合初学者学习和进阶使用。除了基础功能外，还可以扩展多种算法实现。对于大学生而言，可直接用于课程设计、大作业和毕业设计等项目，同时提供答疑支持，促进共同学习和进步。

这个程序设计经过优化，操作简便适合初学者学习，可作为算法实现的良好起点。特别适合大学生的课设、大作业及毕设使用，同时提供答疑支持，促进学习与进步。

基于 MATLAB 的汽车框定项目，识别准确率挺高，运行也比较稳定。用的是图像结合深度学习的思路，像颜色提取、边缘检测这些基本操作都有，代码也清晰，适合拿来做毕业设计或者快速验证思路。 汽车的外观特征做了提取，比如车身颜色、车型轮廓啥的，结合位置跟踪，能比较稳地锁定车的位置。不用高配的机器，运行起来也比较流畅，调试方便。 里面的代码逻辑蛮清楚的，用 MATLAB 写的，如果你平时搞图像项目比较多，这套资源拿来做参考还挺有价值的。是涉及到目标检测和图像分割的部分，用得是一些通用的套路，容易上手。 像你要是做交通管理或自动驾驶方向的项目，这套代码可以拿来改一改直接用，支持实时检测，效果也还不错。如

介绍如何利用Matlab实现对视频中车辆的检测，采用高斯混合模型（GMM）方法。

用神经网络做权重优化的目标检测项目，融合了CNN、DQN和SVM这三块内容。说白了，就是用强化学习来教一个智能体去找图像里的目标，还挺有意思的。训练是在 Google Cloud GPU 上跑的，效果还不错，跑完能自动框出目标位置。 特征提取靠的是预训练的 CNN，像是先把图像切出几个区域，提取每一块的特征。用Deep Q Network，一步步调整边框的位置，目标就是尽少地移动几次就把对象框出来。再用一个SVM 分类器确认框出来的东西是不是目标类别。 项目结构也清晰，Matlab代码整理得还行，比较适合用来做强化学习和图像的结合实验。适合已经有点深度学习基础、又想试试强化学习落地的同学。 代

该程序使用Matlab读取视频文件中的图像帧，并对每帧图像进行运动目标检测，实现对视频中运动目标的持续追踪。

基于非线性色调映射的方法，Matlab开发了一种高效的动态阴影检测算法。这种算法在识别运动阴影时表现出色，为图像处理领域带来了新的技术突破。