二维高斯滤波matlab

从matlab矩阵生成stl格式文件，适用于多孔介质图形生成(Generating STL format files from MATLAB matrix)

说明：  首先对车牌识别系统的现状和已有的技术进行深入的研究，然后开发出一个基于 Python 的车牌识别系统，文中先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化和边缘检测等预处理方法，然后用颜色特征和形态特征相结合的方法来确定车牌位置，用彩色分割法来完成车牌分割，最后，运用 SVM 分类训练器完成字符识别并使用Python 软件环境进行车牌识别的仿真实验。(License plate recognition based on SVM)

VC图象处理电子书，Chm格式，基本与位图相关的都作了说明，很不错(VC image processing e-books, Chm format, and basic bitmap were made related to the note, a very good)

应用IHS、PCA、小波变换进行多光谱图像融合(Multispectral image fusion based on IHS, PCA and wavelet transform)

说明：  机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技 能，为包括人脸识别领域的人工智能的发展做出了极大的贡献。本文探索如何应用机器学习中的一些技术，使计算机更好地完成人脸识别领域中的人脸检测和人脸验证。 在人脸检测方面，针对如何快速、准确地检出人脸的问题，基于DLIB中特征模型，可以快速提取检测出人脸，并且提取出人脸特征点,主要作用就是快速检测定位人脸。在训练过程中，引入了ResNet机器学习算法，该算法采用多层卷积神经网络结构，对人脸进行多层特征提取和描述，得到人脸特征描述符。通过测试可以证实了上述方法能够检测和识别人脸。(In terms of face detection, for the problem of how to detect faces quickly and accurately, based on the feature model in DLIB, you can quickly extract and detect faces, and extract face feature points, the main role is to quickly detect and locate faces. In the training process, the VGG-FACE machine learning algorithm is introduced. This algorithm uses a multi-layer convolutional neural network structure to perform multi-layer feature extraction and description on the face to obtain the face feature descriptor. Tests can confirm that the above method can detect and recognize human faces.)

超分辨率源代码，用它可以实现超分辨率，提高影像的分辨率，可以使一使(super-resolution source code, using it to achieve super-resolution and improve image resolution, can make a)

亲自测试 完全可以运行且有效，求瞬时频率，各个版本的matlab 都ok(Test yourself Can be run completely and effectively)

程序用MATLAB 打开 可以分割图像的前景与背景 可以算出其比例(The foreground and background of the segmented image can be calculated)

人脸检测 ，算法研究，驱动程序，海康卡，海康代码SDK(Face detection, algorithms, drivers,海康卡, Haikang code SDK)

说明：  运用小波变换将图像从空间域转换到频率域，自己写的代码，欢迎讨论学习(Using wavelet transform to transform image from spatial domain to frequency domain)