基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip下载

weixin_39820535 2023-11-19 16:00:18
基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip 【实现功能】 文件操作 打开、关闭、保存一幅图像 亮度对比度调节 调整图像的亮度和对比度 几何变换 对图像放大、缩小、旋转、翻转 灰度变换 图像灰度化、图像反转、图像二值化 直方图处理 直方图均衡化和直方图规定化,以及直方图的绘制 加性噪声 高斯噪声、椒盐噪声以及随机噪声 平滑处理 均值滤波、中值滤波、高斯滤波以及双边滤波 锐化处理 选择不同的算子对图像进行锐化,包括 sobel 算子、robert 算子、prewitt 算子、laplacain 算子 频域滤波 高通滤波和低通滤波 边缘检测 选择 laplacian 算子、sobel 算子和 canny 算子进行边缘检测 目标检测 yolov5、人脸检测和图像分割基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/ma_nong33/88499682?utm_source=bbsseo
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【资源说明】 毕业设计基于深度学习和OpenCv实现的多种宠物识别系统Python源码+项目使用说明+超详细注释+模型.zip 这是一个从零开始构建的深度学习小项目,提供猫、狗、鼠、兔四种宠物的识别服务。 共包含如下几部分: 爬虫 从网络上下载宠物图片,构建训练用的数据集 gevent + requests + beautifulsoup4 深度学习模型 鉴于我们的数据比较少,这部分需要做迁移学习 TensorFlow 2.0 + DenseNet121 Web服务 使用Web提供宠物图片识别服务 后端 Flask 前端 Vue.js + Element UI # 快速开始 1.如何启动web服务? 切换到项目根目录下; 安装requirements.txt中的依赖; 通过`python3 app.py`启动web服务; 浏览器打开 http://localhost:5000/ 访问index页面。 项目现在支持使用docker启动啦~你可以选择拉取我构建好的docker镜像简单体验一下。 安装好docker,然后在终端输入: `docker run --rm -p 5000:5000 --name pet aaronjny/pets_classifier` 等镜像拉取完成、并成功运行了容器后,可以在浏览器输入`http://localhost:5000/`进行体验。 2.如何训练自己的模型? 切换到项目根目录下; 安装requirements.txt中的依赖; 通过`python3 spider.py`启动爬虫程序; 人工筛选,删除不正确的图片; 修改`settings.py`里的相关参数; 通过`python3 train.py`启动训练脚本。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

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