图像数据集

当前话题为您枚举了最新的图像数据集。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Matlab纹理图像数据集
该数据集包含一系列自然纹理和人工纹理图片,适用于Matlab平台进行纹理图像分割实验研究。
Matlab图像处理程序集
基本操作 RGB 灰度转换 二值图像取反 图像显示 多图像显示 图像处理 图像傅里叶变换 二维离散余弦变换图像压缩 图像对比度增强 直方图均匀化 图像噪声模拟 椒盐噪声中值滤波 均值滤波 自适应维纳滤波 图像锐化 高通滤波与掩模处理 巴特沃斯滤波器图像平滑和锐化 图像分割 边缘检测(Prewitt、LoG、Canny) 阈值分割 水线阈值法 四叉树分解 文本/非文本图像分类 形态学梯度检测 电流线去除 其他 欧拉数计算 神经网络实例
att_faces图像集用于人脸识别技术的数据集
att_faces是一个专门为人脸识别技术设计的数据集,包含40个人的人脸图像,每人有10张照片,分别存储在40个文件夹中(命名为s1至s40)。每张照片的尺寸为112*92像素。
MATLAB开发-叠加数据集与索引图像
在MATLAB开发中,进行覆盖两种数据集或索引图像的操作是非常实用的。通过将两个数据集叠加,您可以创建独立的彩色地图,并在数据提示检查后进行更改。这种方法提高了数据可视化的灵活性和准确性。
图像分割的水平集方法优化
对于图像分割,水平集方法是常见且有效的技术之一,特别适合初学者学习。提供了使用Matlab实现的水平集方法的源代码,可供初学者下载使用。
机器学习与数据挖掘中的图像分类数据集
在机器学习和数据挖掘领域,图像分类是一项基础且关键的任务,涉及计算机视觉和模式识别。这个专为研究而设计的“猫狗分类数据集”包含猫和狗两类图像,用于训练模型并评估其性能。数据集已预先划分为训练集和测试集,便于开发者进行模型训练和泛化能力验证。数据预处理阶段包括图像缩放、归一化和增强等步骤,以提高模型训练效率。特征提取使用卷积神经网络(CNN)等方法,帮助模型从图像中提取有意义的特征。常用的模型包括SVM、随机森林以及经典的深度学习模型如AlexNet和ResNet,这些模型通过反向传播和梯度下降进行训练优化。模型评估通过准确率、精确率、召回率和F1分数等指标进行,以验证模型在测试集上的预测效果。
车牌图像数据集:助力车牌识别技术发展
928张车牌图片数据 该数据集包含928张车牌图像,涵盖多种场景,如: 路口抓拍 停车场采集 倾斜卡口抓拍 适用于: 车牌定位算法训练 车牌字符分割模型开发 车牌识别技术研究 图像清晰,场景丰富,可助力提升车牌识别技术的精度和鲁棒性。
宝可梦五种神奇生物的图像数据集
收集了宝可精灵动漫视频片段,提取出五种神奇生物,每种生物都有多种形态的图片。具体而言,皮卡丘有234张图片,超梦有239张,杰尼龟有223张,小火龙有238张,妙蛙种子有234张,分别整理存放在squirtle、bulbasaur、pikachu、charmander、mewtwo目录中。
Matlab图像去噪代码集合优秀的图像降噪方法与数据集整理
这是一个集结了各种与图像去噪相关的论文和数据集的Matlab代码库。特别关注现实世界中的图像去噪技术。我正在持续收集相关论文,如果您有兴趣将自己的论文添加到这个仓库,请随时通过lihao9605 [at] gmail.com与我联系。我将尽快更新您的内容。如果您喜欢这个仓库,请考虑点赞或Fork以支持我的工作。谢谢!注意,此集合基于DL方法,针对2021年及更多年份的论文进行了快速导航。包括模型发布的代码,如MPR网络,多阶段渐进式图像复原,Neighbor2Neighbor,单个噪声图像的自我监督降噪等。
图像处理工具集多功能的图像处理工具集合
这个库是我作为艺术爱好的一部分开发的,包含了各种图像处理和降级功能。尽管我尝试将一些功能扩展到更通用的图像编辑或分析工具中,但请注意,这些工具并非出于这种意图而诞生。我发布这些工具的基本假设是:如果对我有用,对其他人部分也会有帮助。这个库在R2009b和R2015b中编写和测试,并在R2012a和R2019b中进行了初步测试。只有少数文件使用了IP工具箱(请参阅DEPENDENCIES.txt)。如果您发现错误,请通过我的个人资料告诉我。重要功能包括GUI扩展、多模型拾色器、Alpha和4D图像浏览器、图像融合和遮罩工具等。