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主要內容包括：視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，卷積神經網絡(CNN)基本概念、理論推導及算法步驟，圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果，識別合成數字用卷積神經網絡算法與MATLAB自帶函數程序，人臉識別用CNN識別數字自帶程序并作全面研究，GoogLeNet應用于識別狼狗，花朵及轎車等圖像，增強數據及圖像識別分類用自帶函數程序解決，合成數字圖像角度回歸預測及校正問題用自帶函數程序求解，

基于Matlab的交通設施識別。 GUI設計+圖像處理 基于數字圖像處理，設計實現一個自然場景下公路交通限速標志分割和識別的程序。要求系統具有界面，并實現以下功能： 1）讀入自然場景下包含交通標志的圖像； 2）對圖像進行預處理； 3）限速交通標志的分割； 4）交通標志區域的定位。 5）對限速標志中的數字進行分離和識別。具有完整試驗文檔。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。

主要內容包括：支持向量機（SVM）基本概念與基本理論，線性分類器及其尋找最好分類面的建模分析，線性不可分及核函數和松弛變量與懲罰因子，支持向量機SVM用于多類分類問題，支持向量機SVM及MATLAB程序實現，基于支持向量機利用圖像屬性分類與程序實現，基于LIBSVM軟件利用圖像屬性分類與程序實現，基于SVM分析意大利葡萄酒多個分類，參數優化及交叉驗證方法與最佳參數計算，支持向量機進行手寫體數字圖像識別分類

基于MATLAB的車牌識別模型。包括車牌識別系統，完成車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。用到灰度化、圖像增強、邊緣檢測、車輛定位、分割車牌、車輛預處理、字符分割最后得到識別結果。程序已調通，可直接運行。

利用Python識別圖像中文和英文，Python中有許多好用的庫使得編程變得簡單，圖像文字識別是圖像識別研究領域的一個重點問題，由于背景干擾，字體繁多，中文文語言多種多樣，所以做好識別工作還是十分復雜的，本課程介紹了如何利用OCR庫識別圖像，并通過程序實現了中英文的有效提取，識別準確率很高。代碼和教程會放在附件，希望與大家共同提高。

基于matlab的時鐘時間識別GUI。圖像去除背景-轉化為二值化圖像-找出對應的直線邊緣-找到秒針、分針、時針對應的直線，并算出斜率、角度-判斷時間，分針與時針（度數）。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于Matlab的小波變換圖像融合。主要步驟：圖像讀取與顯示：使用 imread 讀取圖像文件。使用 imshow 顯示圖像。使用 uigetfile 選擇圖像文件。圖像預處理：使用 rgb2gray 將彩色圖像轉換為灰度圖像。使用 size 獲取圖像大小。圖像配準：使用 GLPF 函數進行高斯低通預處理。使用 Powell 函數實現圖像配準，計算平移距離、旋轉角度和最大互信息系數。

基于matlab GUI的圖像處理，功能包括圖像顏色處理（灰度圖像、二值圖像、反色變換、直方圖、拉伸變換）；像素操作（讀取像素、修改像素）、平滑濾波（均值平滑、高斯平滑、中值平滑）、圖像銳化（robert交叉梯度銳化、sobel梯度銳化、拉普拉斯銳化）、圖像邊緣檢測（拉普拉斯算子、sobel算子、prewitt算子、roberts算子、canny算子）。通過GUI以可視化的形式展現。