本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。
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CNN-ImageProc-Robotics 机器人
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更新时间：2024-07-29
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访问地址: GitHub
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描述：
通过 CNN 和图像处理进行机器人对象识别项目侧重于集成最先进的深度学习技术和图像处理算法，以便在机器人系统中实现精确高效的对象识别。这增强了机器人有效理解环境并与之交互的能力。
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用途：
该项目旨在使用 CNN 和高级图像处理方法为机器人应用开发和实施强大的对象识别技术。
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数据集网址：
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image_recognition_chatbot
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更新时间：2024-08-10
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访问地址: GitHub
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描述：
它使用 MobileNetV2 进行图像分类，使用 BERT 进行文本处理，并使用 Tkinter GUI 进行无缝交互，并使用 TensorFlow Lite 进行模型优化。
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用途：
Image Recognition Chatbot 将图像识别与 NLP 相结合，让用户可以上传图像、提出问题并接收上下文感知响应。
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数据集网址：
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VisionFlow
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更新时间：2024-11-18
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访问地址: GitHub
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描述：
VisionFlow 是一个用于图像识别和通知系统的后端应用程序，使用 Flask、PostgreSQL、Redis 和 Docker 构建。它支持多相机设置、实时图像处理，并提供用于用户身份验证、相机管理以及通过 LINE 和电子邮件发送通知的 API。
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用途：
VisionFlow 是一個後端應用程式，旨在處理影像辨識與通知系統的相關操作。該應用程式提供了使用者認證、攝影機管理、通知發送以及與 LINE 和郵件通知相關的功能。
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数据集网址：
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-Container-Box-Number-Reader
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更新时间：2024-07-10
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访问地址: GitHub
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描述：
它利用图像处理和光学字符识别 （OCR） 技术来准确捕获和解码信息。
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用途：
该项目是一个旨在读取和解释集装箱箱上的数字的系统。
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数据集网址：https://github.com/Devision789/-Container-Box-Number-Reader
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image-processing-cpp
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更新时间：2024-11-18
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访问地址: GitHub
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描述：
一个探索核心图像处理技术的 C++ 项目，包括直方图处理、颜色转换、频率滤波、卷积、形态学、边缘检测和形状识别。
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用途：
此存储库包含一系列用 C++ 实现的图像处理练习。这些练习涵盖图像处理中的基本技术和操作，例如颜色空间转换、直方图修改、频域过滤、卷积、形态学操作和形状分析。
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数据集网址：
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image-processing
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更新时间：2024-10-30
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访问地址: GitHub
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描述：
图像处理 Matlab 代码，包括压缩和识别。
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用途：使用简单的颜色检测方法来检测人脸
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数据集网址：
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Recognition-and-Categorization-of-Malaria-Parasite-Using-Image-Processing
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更新时间：2024-08-15
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访问地址: GitHub
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描述：
一种使用血涂片图像对疟疾进行基于计算机的识别和分类的系统，而不是耗时的手动检查和疟疾寄生虫分类过程。
所提出的系统建议对图像进行加载和预处理，这涉及将图像转换为负二进制图像。根据等值线值，检测疟疾细胞，然后将其分为四种类型之一。（即恶性疟原虫、间日疟原虫、疟疾疟原虫和卵形疟原虫） 主要步骤包括：
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预处理血涂片图像。
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检测和计数红细胞数量。
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疟疾寄生虫种类的分类。
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用途：使用图像、血涂片对疟疾进行基于计算机的识别和分类系统，而不是耗时的人工检查和疟疾寄生虫分类过程。
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数据集网址：
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Image-Processing-for-Color-Pattern-Recognition
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更新时间：2024-09-06
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访问地址: GitHub
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描述：
该系统使用图像加载、圆圈检测、图像校正和颜色分析功能。实现了 100% 的准确率，在安全、数据存储和成像系统中具有潜在应用。
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用途：
开发了一个基于 MATLAB 的系统，用于检测和解释图像中的颜色图案。
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数据集网址：
https://github.com/onurckla/Image-Processing-for-Color-Pattern-Recognition
9
Dimensionality-Reduction-for-Facial-Recognition-and-Classification
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更新时间：2024-07-04
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访问地址: GitHub
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描述：
该项目的目的是为大型人脸图像数据集实施、评估和确定最佳减维技术，并利用派生的、简化的数据来训练分类算法以对这些图像进行分类，识别数据集中每个目标个体的人脸图像。因此，这里的目标有两个：首先，在较低维空间中表示高维数据，同时保留合理的转换后面部识别能力，其次，促进分类算法的开发和实现。因此，考虑了三种数据缩减技术或模型：主成分分析 （PCA）、多维缩放 （MDS） 和非负矩阵分解 （NMF）。对于这些技术中的每一种，都采取了必要的措施来确定还原后成分或特征的最佳数量。然后在以下每个维度上进一步评估模型：i） 评估模型的图像重建质量，比较降维前后的人脸图像;ii） 评估模型泛化性，即获得的模型表示和处理以前在模型拟合过程中看不到的新人脸图像的能力;iii） 评估模型的面部识别能力，它是否可以将相同的面孔与相应的目标个体相匹配。至于分类任务，首先在进行任何缩减之前，在整个数据完好无损的情况下训练和评估基线分类模型，并在该基线模型的基础上评估这些不同降维模型表示原始数据的有效性。此外，最后，在确定了最能代表数据的降维模型后，开发、优化和评估了不同的分类算法，以找到性能最佳的算法。
总的来说，这个项目分为四个部分：
1） 读取和检查数据
2） 数据预处理
3） 降维
4） 分类
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用途：
降维功能，实现更好的图像处理、面部识别和分类
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数据集网址：
https://github.com/Mo-Khalifa96/Dimensionality-Reduction-for-Facial-Recognition-and-Classification
10
vehicleSystem
更新时间：2024-09-08
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访问地址: GitHub
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描述：
使用高级图像处理技术的面部表情识别系统。前端使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建，而后端使用 Python 和 Haar 级联进行人脸检测。
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用途：
该系统提高了图像清晰度，即使在模糊或损坏的图像中也能实现准确的表情检测
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数据集网址：https://github.com/madushani2004/Facial_Expression_Recognition-Image_Processing
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