计算机/数字图像处理专业本科毕设——人脸识别系统基于Python言语，建议使用ORL人脸数据图库。
2019/9/13 11:13:56
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颜色识别系统在现代工业中发挥着重要作用，不论是材料，工业自动化，遥感技术，图像处理，产质量量的检测，还是某些模糊的检测技术，都需要对颜色进行探测识别。
本文主要介绍的是基于虚拟仪器的颜色识别系统，该系统通过红外线色差传感器对被检测物体的表面进行初步数据采集，然后由数据采集卡把电压信号传送给labvieW虚拟仪器，虚拟仪器对接收到的电压信号进行比对分析，最终得出被测物体的表面颜色。
本文主要介绍的是基于虚拟仪器的颜色识别系统，该系统通过红外线色差传感器对被检测物体的表面进行初步数据采集，然后由数据采集卡把电压信号传送给labvieW虚拟仪器，虚拟仪器对接收到的电压信号进行比对分析，最终得出被测物体的表面颜色。
2019/10/26 6:37:39
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西工大指纹识别系统嵌入式课程设计工程及报告，基于stm32f103vc开发板，as608指纹识别模块，内容丰富，亲测实用，留给需求的人参考
2015/2/17 10:21:14
7.65MB
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基于神经网络的车牌识别系统，有源码和论文，论文不是整篇，但部分章节曾经写完，都有章节架构与思路
2020/4/16 10:08:46
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两套本人编写的MATLAB车牌识别源码。
第二套较第一套改进了一些。
里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。
第二套较第一套改进了一些。
里面带了车牌的图片，在MATLAB下运行main.m文件，选择要识别的图片即可自动识别。
2022/9/22 7:19:25
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该课题为基于MATLABbp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。
主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。
得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形状学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。
定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。
本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易上手。
是个不错的选题。
主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。
得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形状学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。
定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。
本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易上手。
是个不错的选题。
2016/5/4 3:50:35
79.64MB
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本资源主要分为三个部分：车牌定位字符分割字符识别，每个部分都可单独运行。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。
车牌定位采用数学形状学和颜色特征相结合的方法。
首先对图片进行开闭运算、轮廓检测等数学形状学操作突出车牌区域，然后依据车牌的形状特征去除部分干扰区域，并利用仿射变换对可疑车牌区域进行倾斜矫正，最后根据车牌颜色特征选取最终区域，同时确定车牌的颜色。
字符分割基于投影法，利用二值化图像像素的分布直方图进行分析。
其中水平投影确定字符区域并去除上下边框，垂直投影找出相邻字符的分界点，并通过适当算法组合分离的汉字和去除车牌上的分隔点、边缘等干扰；
字符识别基于keras框架，首先搭建卷积神经网络对训练集进行训练，准确率达到97.87%，然后利用训练好的模型对分割下的字符逐一进行识别，最终组成车牌号码，实现车牌识别的目标。
2016/3/27 9:11:01
47.82MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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