matlab中tif图像代码-CellStar自动识别明场显微图像中的圆形细胞

在自动识别领域，数字图像识别的应用非常广泛。自动识别技术包含了敏感图片识别、文字识别、车牌识别、纸币识别、指纹识别、虹膜识别以及人脸识别。此外，它在工业中也有广泛应用，如产品检测、自动喷绘、自动焊接、自动装配，以及工业机器人的运用。这些技术帮助我们实现了高度自动化和智能化的操作，极大提高了工作效率。

这段代码可以从SEM图像中提取纤维的直径分布数据。所有长度单位均以微米为单位。该代码会生成一个excel文件，其中包含所有测量的纤维直径。 使用该代码，您唯一需要设置的参数是图像的空间分辨率。要计算空间分辨率，请将图像的实际高度除以图像以像素为单位的高度。例如，如果图像的高度为 1000 像素，实际高度为 100 微米，则空间分辨率为每个像素 0.1 微米。 如果您在您的研究中使用了此代码，请引用以下论文： Rabbani, A. & Salehi, S. (2017). 地层动态建模损伤理论和泥饼沉积，采用过滤理论并结合 SEM 图像处理。天然气科学与工程杂志，42, 157-168. Ezeakacha, CP, Rabbani, A., Salehi, S. & Ghalambor, A. (2018年2月). 综合图像处理和计算技术来表征地层损害

这个函数利用Ostu规则在灰度图像中检测圆形。在名为Hughcir.m的函数中可以定义检测圆形的半径范围。

此资源包含论文中的实验代码，用于通过瞬时表面肌电图像进行手势识别。需要CUDA兼容的GPU，适用于Ubuntu 14.04或其他能够运行Docker的Linux/Unix系统。具体用法包括拉取docker映像、在NinaPro DB1、CapgMyo DB-a和CSL-HDEMG的训练集上训练ConvNets，以及在测试集上测试这些网络。详细信息请参阅docker/Dockerfile。

使用Fourier Ptychography算法优化傅里叶叠层显微图像的恢复过程，以提高图像重建的精度和效率。这种技术利用多角度光学信息，通过数学模型重建高分辨率图像，适用于生物医学和材料科学领域的研究。

MATLAB中的alexnet图像识别代码版本1.1（发布于2016年5月9日），由Bumsub Ham和Minsu Cho贡献。该代码实现了ProposalFlow及其基准，在VLFeat和MatConvNet中进行了评估，支持多种对象建议方法。详细设置请参见项目页面。

这篇论文详细介绍了基于MATLAB的车牌自动识别技术，提供了详尽的源代码和参考文献。研究表明，该技术在实际应用中表现出色。

这是我作为计算机科学系学生早年在Matlab上完成的项目。这个脚本是为了第七学期的Image Analysis课程而创建的，自动处理灰度图像。项目包括实现色彩实验室空间中图像的表示，使用SLIC算法进行超像素图像分割，并提取SURF和Gabor特征。使用SVM分类器学习颜色预测模型，使用图像分割算法估算黑白像素的分布。该程序完全在Matlab IDE中编写。这个存储库展示了我作为学生在该领域的实践经验。

车牌定位与字符识别是自动识别系统中的典型问题，由有限的字母和数字组成，采用固定的印刷字体和排列顺序。在车牌识别系统中，由于自然因素或采样影响，印刷字符可能会产生畸变，给字符识别带来了挑战。BP神经网络算法通过将输入输出映射转化为非线性优化问题，并利用梯度算法进行权值的迭代优化，是一种有效的学习方法。结合线性感知器，BP网络能够实现高准确率的单字符识别，适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。