u59148

本课程共分十章，每章节安排四个课时，旨在介绍计算机视觉的概念和各种常见方法。每章节分别讲解理论和课堂实践，其中两个课时用于讲解理论，两个课时用于课堂动手练习。本课程覆盖内容包括计算机视觉的基础知识、数字图像处理、几何变换、频域滤波、图像特征提取、图像分类、传统机器学习和深度学习等各个方面。课程涵盖了

该课程以实际项目“基于图像处理的车牌提取”为核心，通过分解复杂难懂的图像处理知识点，让学生在项目中逐步掌握并应用图像处理理论，提高应用能力，达到所学即所用的目的。该课程采用项目化的教学方式，旨在让学生掌握实际应用场景，以及提供优秀的图像处理的编程代码模板。

这个作业分为10个部分，涉及数字图像的采样、量化、伽马变换、卷积、颜色空间转换、几何变换、平滑滤波、特征提取、图像分类和目标识别。我们使用Python和不同的工具包实现了这些任务，并提供了解决方案供同学参考。作业要求编写程序并解答课堂提问。我们的方案包含代码和详细的注释，让您能够轻松理解及应用。

共有1600张包含近景和远景照片以及网络上下载的图像，已经标注好标签。可通过直接使用YOLOV5模型进行训练，需要使用的文件包括images、labels、classes.txt、smoke.yaml和yolov5s_smoke.yaml。可在yolov5模型中直接使用该数据集进行行为识别的训练。

C 实现了模糊控制，可以直接调用，包括隶属函数的定义，模糊规则的定义,