图像检测

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

小波变换在图像中的应用其实挺有趣的，是在边缘检测方面。图像边缘检测是用来识别图像中物体边界的关键技术，通常用于目标识别和图像分割。而小波变换通过多分辨率，可以同时在时间和频率域内对图像进行，尤其是在检测局部特征时，比传统的傅立叶变换更有优势。你可以通过不同尺度的小波变换来抓住图像中的细节变化，精确地定位边缘位置。比如，MATLAB 里有好几个现成的小波基函数，像 Haar、Daubechies 等，你可以根据需求选择合适的基函数，再用`wavedec`函数进行小波分解。做完之后，还可以通过阈值来进一步提高边缘检测的效果。如果你对图像边缘有兴趣，可以试试这段代码，感受下小波变换的神奇效果哦。

这篇文章简要介绍了Matlab中用于图像边缘检测的基本程序。

图像识别方向的老项目里，相位检测方法研究.pdf还是挺值得一看的，虽然名字听起来有点学术，但里面的原理讲得蛮直白。尤其适合用来搞清楚图像中怎么用频域信息来搞识别，对做MATLAB或RBF 神经网络的小伙伴还挺友好。 文件里的内容其实和多经典图像识别场景有关，像是手写数字识别或者红外热成像，你可以搭配下面这些案例一起看，理解会更透彻一点。尤其那个MATLAB 图像识别缺陷检测系统，代码结构清晰，自己改改都能跑起来。 如果你平时爱折腾点小数据集，像那个Fruit Test就蛮适合拿来试水，不复杂，而且能直接套用文档里的方法。再配合下频域图像滤波的逻辑，识别效果提升还挺的。 建议你先从face_re

图像暗淡检测的 MATLAB 算法，挺适合做 CMOS 图像质量检测那块。原理不复杂，用到灰度化、直方图均衡、阈值分割这些经典手法。再加点形态学操作，效果还挺不错的，检测出图像中的污点、灰尘啥的也比较靠谱。你要是做摄像头模组品控，这套方案能帮你快速找到问题图像。检测后还能按区域位置、面积做统计，方便你后，比如清洁或者局部校正。

我的毕业论文中使用的matlab图像处理边缘检测程序

在医学图像中，检测矩形标记是一项重要任务。本项目使用形态学开口和霍夫变换来自动识别医生标记的感兴趣区域。例如，在甲状腺超声图像中，周围的白色细框表示重要区域。尽管这些框的灰度通常是固定的，但背景干扰可能导致误判。因此，本项目提出了一种结合两种技术的方法，以有效识别和提取这些区域，减少手动处理的时间和误差。

这个程序的目标是检测彩色图像中的人脸特征。

这个项目实现了一种高效的车牌检测算法，适用于各种光照条件。该算法能够从图像中提取车牌信息，并将其传递给车牌识别阶段。您可以在德州仪器 (TI) 的 TMS320DM6437 数字视频开发平台或 RaspberryPie 上运行该算法。 步骤：1. 在 Windows 8.1 操作系统上安装 MATLAB R2014a。2. 运行 MATLAB 并将工作目录设置为包含所有项目文件的文件夹。3. 获取图像 (img) 和字符 (char) 数据集。4. 在 MATLAB 中运行 main_code.m 文件。5. 通过修改 main_code.m 文件中的以下代码行来切换不同的图像：- 将 im