检测项目

该项目展示了一个基于MATLAB的口罩检测系统，包含程序代码和图形用户界面（GUI）。项目适用于大学生数字图像处理课程的学习和实践，也可用于大作业、课设和毕业设计的相关研究。

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

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

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。

想做一个车辆检测项目吗？这个基于YOLOv5 模型和DeepSORT 算法的项目挺不错。你可以用它来识别视频中的车辆，还能追踪每辆车的位置。好的是，附带的数据集.zip已经好了，你直接上手就行，省去了自己数据的麻烦。整体项目结构简洁，代码也还不错，基本上拿来就能用，适合用来做一些基础的车流量或者智能交通系统的开发。如果你想了解一下车辆检测和跟踪的实际应用，这个项目是个不错的选择！

这是一个开放项目的仓库，专注于实时检测人与物体之间的互动。项目要求硬件包括GPU：Titan、Titan Black、Titan X、K20、K40、K80、GTX等。在软件方面，需要安装Matlab来验证HOI-RT的训练结果，并安装CUDA、OpenCV和cuDNN。设置Makefile的1-3行：GPU=1、CUDNN=1、OPENCV=1。开始使用时，首先创建一个名为detection的新文件夹，然后cd到detection目录并且使用git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git命令克隆HOI-RT存储库。随后cd到$

多伦多大学计算机视觉项目中，所有数据（包括clip1-3，火车数据，代码数据，face_final.mat，sift包和track包）均已删除。clip_*目录包含各种新闻节目的3个短片段。train_data包含男性和女性面部的训练示例。Gary B. Huang, Marwan Mattar, Honglak Lee和Erik Learned-Miller提出了学习从零开始对齐的方法。每个男性/女性面部附带一个mat文件，包含左眼、右眼、鼻子和嘴巴的4个点。

激光雷达的目标检测算法，写得挺扎实的一套源码，两个核心方向：一个玩的是点云快速识别，另一个搞的是立体匹配做三维重建。源码有注释，数据包也备好了，基本下下来就能跑。你要是正在整自动驾驶相关项目，尤其是在做感知这块，这资源还蛮实用的。点云检测这块，用的是速度比较快的目标提取法，适合实时场景，比如高速行驶时的障碍物检测。三维重建那部分则更偏向精度，立体匹配做得比较细，适合对环境建模有要求的任务，比如城区精细导航。源码结构也比较清晰，适合直接改造迁移。项目里还贴心放了使用文档，不用你瞎猜怎么装怎么跑，节省不少时间。代码是工程师亲测过的，适配性还不错，改改参数就能接入自己的框架。如果你之前用过MATLA

该项目通过Python自动检测显微照片中不同尺寸圆形物体，并提取其像素亮度值，以及通过Matlab中的ODE模型描述不同纳米管单体行为的时间动态。图像处理部分利用数字图像处理（DIP）从每幅图像数十个液滴（在斐济手工）扩展到每幅图像数百个液滴。脚本可处理Nikon NIS-Elements的“.nd2”文件，并可调整以处理其他格式。该项目包含动态自组装项目液滴检测和数据提取的所有脚本，推荐使用建议的目录组织，但不强制要求。依赖项详见“.dependencies”文件。使用ND2Reader自nd2reader的工作流程为预处理 > nd2_brightness_adjust_fiji.py。此

这个程序设计完全独立，非常适合大学生学习和数字图像处理课程的实践。欢迎下载使用，也欢迎进行交流和学习。