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基于MATLAB的公路裂缝检测(程序设计)
资源介绍:
公路裂缝检测是公路维护和安全管理的重要环节。基于MATLAB的公路裂缝检测可以通过图像处理和计算机视觉技术来自动化地识别和测量公路上的裂缝。 以下是一种基于MATLAB的公路裂缝检测的步骤： 1. 图像获取：使用摄像机、无人机或其他图像采集设备获取道路表面的图像。确保图像清晰且光照均匀。 2. 图像预处理：对图像进行预处理以提高裂缝检测的准确性。可以对图像进行去噪、增强对比度、灰度化等操作。 3. 裂缝检测：使用图像处理算法进行裂缝的检测。一种常用的方法是基于边缘检测算法，如Canny算法。该算法可以识别图像中的边缘，并将其标记出来。 4. 裂缝分割：将检测到的裂缝从图像中分割出来。可以使用阈值分割、区域生长等技术来实现。 5. 裂缝测量：测量裂缝的长度、宽度和形态特征。可以使用形态学操作、直线拟合等技术来计算裂缝的尺寸。 6. 结果展示：将检测和测量结果显示在图像上，并保存结果以便后续分析和报告。 需要注意的是，公路裂缝检测是一个复杂的问题，需要综合考虑图像质量、光照条件等因素。因此，在实际应用中，可能需要根据具体情况调整和改进算法。
A=imread('3.jpg');
figure(1);
subplot(241);
imshow(A);title('原图');
I=rgb2gray(A);
subplot(242);;imshow(I);title('灰度图');
K=medfilt2(I,[16,16]);
subplot(243);;imshow(A);title('中值滤波');
s=size(K);
all_white=255*ones(s(1),s(2));
all_white_uint8=uint8(all_white);
L=imsubtract(all_white_uint8,K);
level=graythresh(L);
I2=im2bw(L,level);
subplot(244);
imshow(I2);title('二值图');
se=strel('square',3);
J=imopen(I2,se);
J1=imclose(J,se);
subplot(245);imshow(J1);title('形态学处理');
J1=~J1;
subplot(246);imshow(J1);title('形态学处理');
mainfc;
hold on
subplot(241);
[L,num1] = bwlabel(J1,8); %区域标记，
STATS = regionprops(L, 'all');
for k = 1:num1
%area(k)=STATS(k).Area; %计算各区域的面积。
boundary = STATS(k).BoundingBox;
rectangle('Position',boundary,'edgecolor','r' );
end
BW=edge(J1,'canny');
subplot(247);imshow(BW);title('边缘检测');
BW1=bwareaopen(BW,400,8);
subplot(248);imshow(BW1);title('去除小面积');
资源文件列表:
基于MATLAB的公路裂缝检测(程序设计).zip 大约有4个文件
基于MATLAB的公路裂缝检测(程序设计)/
基于MATLAB的公路裂缝检测(程序设计)/1.jpg 513.1KB
- 基于MATLAB的公路裂缝检测(程序设计)/mainfc.p 202B
- 基于MATLAB的公路裂缝检测(程序设计)/test.m 975B
基于MATLAB的谷物计数可以通过图像处理和计算机视觉技术实现。下面是一个基本的谷物计数的步骤：
1. 读取图像：使用MATLAB的imread函数读取谷物图像文件。
2. 图像预处理：对图像进行预处理，包括去噪、平滑和增强等处理。可以使用MATLAB中的函数如imnoise、medfilt2等进行处理。
3. 提取特征：根据谷物的特征，如颜色、形状等，使用图像处理技术提取谷物的特征。可以使用MATLAB中的函数如rgb2gray、im2bw等进行处理。
4. 目标分割：通过图像分割技术将图像中的谷物与背景分割开来。可以使用MATLAB中的函数如imsegkmeans、imbinarize等进行处理。
5. 谷物计数：对分割后的目标进行计数。可以使用MATLAB中的函数如bwlabel、regionprops等进行处理。
6. 结果展示：将计数结果进行展示，可以使用MATLAB中的imshow和impoint等函数进行展示。
总的来说，基于MATLAB的谷物计数可以通过图像处理和计算机视觉技术实现，其中包括图像读取、预处理、特征提取、目标分割、计数和结果展示等步骤。
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相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中
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斯坦福大学著名的cs229机器学习课程可谓无人不知无人不晓，但其丰富庞杂的内容有时候也令人望而却步。
资源里整理了全课程中最重要的概念重点，做成了高度凝练的笔记小抄，一方面可以作为学习者的快速复习资料，另一方面也方便那些没有时间深入了解课程但希望快速掌握核心知识点的专业人士。这份笔记小抄涵盖了以下几个方面：
基础概念：包括机器学习的定义、分类、以及监督学习、无监督学习、强化学习等基本类型。
主要算法：从线性回归、逻辑回归到决策树、随机森林，再到支持向量机和神经网络，每个算法的原理、优缺点和应用场景都进行了简要介绍。
模型评估：介绍了交叉验证、偏差-方差权衡、ROC曲线等模型评估方法，帮助学习者理解如何评估和选择模型。
优化技术：包括梯度下降、随机梯度下降等优化算法，以及正则化技术在防止过拟合中的应用。
特征工程：讨论了特征选择、特征提取和特征构造等关键步骤，以及它们在提高模型性能中的作用。
深度学习：特别强调了深度学习的重要性，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等高级模型。
基于Opencv的mediapipe手势识别代码，通过训练模型以达到实时视频识别或者静态图片目的。
本代码实现了0-9手势以及石头剪刀布的识别，可以通过修改dataset中的图片以训练自己想要识别的手势。同时可以通过修改指节的算法以达到更高的识别率。
具体使用方法以及修改方法可以见于我发的博客。
STM32学习笔记 2.zip
STM32学习笔记 1.zip
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