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可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
“我的衣柜里不知道怎么的全是咖啡色系的衣服，不知道怎么改变风格……”“你平时穿衣服一定很谨慎怕出错，选一些粉色系的衣服来穿，会和你的肤色很配，你的脸型适合把头发烫一下……”时下，形象包装已不是明星们的专利了，越来越多的人对自身形象重视起来。年底，随着应酬的增多，很多职场女性开始摒弃自己“瞎折腾”的麻 烦，一种更时尚的做法是，直接找个私人的形象设计师为自己量身打造，而被称为“塑造美丽的魔术师”的时尚职业———形象设计师也正逐渐成为新的热门职业。 形象设计师很“烫手” “形象设计”这个词最早频频出现于有关明星的新闻里———某某明星的形象设计师，为其设计了什么什么新形象等等。作为一门新职业，形象设计师直到今年下半年才被正名，今年8月，由中国劳动和社会保障部发布的首批9个职业里，就有“形象设计师”。 形象设计师是一种全新的职业，但是这种职业早已经在大众的需求下应运而生了。对此，白虹形象设计事务所的白虹表示，最早的形象设计师来自影楼的化妆师，当人们不再满足局限于脸部的造型时，就应运而生了形象设计师的概念。形象设计不再是人们印象中只有明星们才享受得起的待遇，越来越多的普通人走进形象设计室，为自己装点门面。 随着不同交际应酬场合的增多，越来越多的人开始找属于自己的私人形象设计师来为自己做系列的“包装”服务，包括选择最合适的发型和妆容；甚至连坐姿、礼仪都会帮其一一调整。 作为一种新职业，形象设计师也受到了越来越多的追捧。今年年初，作为杭州首家推出个人形象设计服务的白虹形象设计事务所，在短短的一年时间里，就有100多位尝试了这种全新的服务。白虹认为，明年，个人形象设计的需求将会以无法预料的规模扩张。形象设计师一时间也从生僻变得十分烫手。 目前，形象设计业务不光是面对个人，也有相当的订单来自于团体客户。很多企业的整体形象，已经从由办公室商量商量，改由交给专业人员设计。 9成以上人不认识自己 是不是总觉得自己的衣着风格一成不变？改变风格又觉得别扭而不认识自己？多数职场人，都会出现这样的疑虑，对此，白虹语出惊人，“大多数人并不了解自己，不知道适合自己的衣着打扮风格，而这个比例达到了95％以上。”由于社会环境等各种原因，多数人都是以惯性在打扮自己，因此，改变风格成为不少人接受个人形象设计服务的一大动因。白虹表示，高层次人才成为最早尝试形象设计的主要阵营，包括大学教师、医生等在内。 那么，究竟是什么原因导致这些客户要重新做形象定位？白虹表示，这个人群分为两类，一类是自己对外形怀疑，不自信，某些方面有挫败感。另一类则是一直很顺利而优越，但是那种惯性让她们对一成不变的生活产生厌倦。而形象设计师就好比是用一种旁观者的眼光找到属于客户真正的风格定位，让客户“找回自己”。 不是化个妆那么简单 据业内人士透露，目前国内还没有专门的形象设计师专业，因此，很多形象设计师都是从化妆师转型而来，这使得大众把形象设计师的概念狭义地理解成造型师。事实上，外形的改变只是一个部分，而形象设计师他们不光改变客户的衣着外表，更致力于利用心理学的相关知识，对客户进行由内而外的全方位改变。 根据客户需求的不同，形象设计师的概念也在慢慢延伸。12月底一本形象设计专著《你的形象价值百万》问世，该书的作者———加拿大籍华人英格丽·张也把形象设计的概念做了详细的延伸。拥有3个硕士学位的英格丽·张在接受采访时表示，一个好的形象设计师应该是一个杂家，服饰只是治标之术，惟有整体性的形象设计，才能将一个人由内而外地改变，并成为长久拥有的才智。这其中要求色彩学、心理学等等方面都有所了解，而绝非化个妆那么简单。 对此，白虹认为，根据不同客户的需求，形象设计师也提供着不同的服务，比如普通客户往往期望速成形象设计，以一个整洁的外表，给社交对象以良好的印象。而对于已经在社会上取得一定成绩的人而言，他们需要的是质的改变。 月薪上万不是梦想 一个真正的好的形象设计师，需要对色彩学、心理学等等方面都有所了解，高端形象设计师需要相当程度的专业技能和人生积淀，这门新兴职业的门槛显得很高。据统计，目前国内从事造型、美容美发的从业者已经超过了1000万，而对综合素质要求很高的形象设计师则寥寥无几。 据业内人士透露，上海、北京等大城市形象设计师较多，但是在上海，真正能划分到形象设计师范畴的也只不过几十人，高门槛把不少人拦在门外的同时，也促使形象设计师成为很多人梦寐以求的“金领”职业。据了解，在香港，名气一般的形象设计师的收入是按天来算，好的可以达到上万港币一天，而在国内，形象设计一般千元左右起，月薪上万不是梦想。 如果希望成为一名形象设计师，需要先去专门的学校进修，学习有关理论知识，并取得证书。对此，白虹介绍，形象设计师的培养在很大程度上都属于“深加工”型的锻造工作，而非从零开始培养新人。也就是说，要做一个优秀的形象设计师，需要具备一定的工作经验和理论基础，目前，化妆师和一些礼仪教师转行做形象设计的人不少，不过前者因为有实际的操作经验，显得更加容易上手。此外，从业群体还需要接受诸如“绘图”、“色彩”、“心理”、“沟通学”等许多专业课程。这些都将帮助从业人员及早地熟悉业务并融入到工作中去。 给你一篇，你参考一下
《如何在照片拍坏的情况下不被客户打死》《影楼老板拖欠摄影师工资的对策》《如何解决客户丑但是照片要求美的矛盾》《如何使用入门级低端器材拍出大片》《摄影师如何用微薄的薪水生存》《如何正视现实》
以前的论文查重都只查论文文字内容，但是上个月开始知网已经研发出可以查论文图片和表格的查重系统。所以知网是可以查论文图片的，但是其他查重系统暂时还不能查重图片。如果你们学校用的知网，那么建议你给论文加图片的时候同样不要抄袭人家的图片。
数字图像处理方面了解的了。
（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
毕业论文查重图片不会查。论文查重的主要查询的是文字的重复率。
学位论文（设计）工作的完成是高校人才培养的关键环节，对于学生而言直接关乎能否顺利毕业和找到一份好工作，其重要性不言而喻。
因而，在当前临近毕业的时间节点，在如今高校“严出”的大趋势大背景下，国内一些大学实施更加严苛的论文内容重复率指标和二次抽检以及严厉的处罚措施，最近一段时间引起了媒体的广泛关注。
扩展资料：
论文查重的目的和原因：
查重的目的是惩戒行为不当的学生和责任心不强的导师，如果不进行适当惩罚，查重的目的就是查重本身，那就很容易沦为生意。
论文查重的逻辑基点是：学生都是“小偷”，导师都不负责任，这类似于法律上的有罪推定。不去追本溯源，解决不了学生和导师的问题，就搞个第三方监督，这样大家更不去认真对待学术规范了。
这是典型的皇帝不急太监急。导师会想，反正有查重，论文我就不必细看了。学生会想，反正有查重，为了躲避重复，语句通顺与否就不管了。
管理部门就更加对论文质量不过问了，一切都有查重呢。其实对于导师而言，根本不怕查重，因为我们对每一篇学位论文的内容都了如指掌，就是学生写作要更规范，这是好事。
参考资料来源：人民网--徐耀：论文查重与学术无关
参考资料来源：人民网-- 严格“论文查重”促人才质量提升
python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记
Dlib简介：
首先给大家介绍一下Dlib
Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法。同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。
Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。
最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。
Dlib主页：
这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法
这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。
Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。
相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：
Dlib for python 配置：
因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。
我的环境是:
大家都知道Ubuntu是自带的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…
所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm -rf 还给力…
sudo apt-get remove
首先安装两个python第三方库的下载安装工具,好像是预装了easy_install
以下过程都是在终端中进行：
1.安装pip
sudo apt-get install python-pip1
2.安装easy-install
sudo apt-get install python-setuptools1
3.测试一下easy_install
有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。
sudo easy_install Mechanize1
4.测试安装是否成功
在终端输入python进入python shell
python1
进入python shell后import一下刚安装的mechanize
>>>import mechanize1
没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。
同时也测试一下PIL这个基础库
>>>import PIL1
没有报错的话，说明PIL已经被预装过了
5.安装numpy
接下来安装numpy
首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库
sudo apt-get install python-dev1
之后就可以用easy-install 安装numpy了
sudo easy_install numpy1
这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get 来安装了：
sudo apt-get install numpy1
不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。
同样import numpy 进行测试
python>>>import numpy1234
没有报错的话就是成功了
下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下
6.安装scipy
sudo apt-get install python-scipy1
7.安装matplotlib
sudo apt-get install python-matplotlib1
8.安装dlib
我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说更新之后有了,那真是极好的，我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置的过程吧：
1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的
sudo apt-get install libboost-python-dev cmake1
2.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等
我使用的版本是,大家也可以在我这里下载：
之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmake
cd to 123
之后会得到一个，复制到dist-packages目录下即可使用
这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：
将.so复制到dist-packages目录下
sudo cp /usr/local/lib/
最新的好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～
有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下
9.安装skimage
sudo apt-get install python-skimage1
10.安装imtools
sudo easy_install imtools1
Dlib face landmarks Demo
环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序
1.人脸检测
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image. In# particular, it shows how you can take a list of images from the command# line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human# face.## The examples/faces folder contains some jpg images of people. You can run# this program on them and see the detections by executing the# following command:# ./ ../examples/faces/*.jpg## This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image# pyramid, and sliding window detection scheme. This type of object detector# is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects# in addition to human faces. Therefore, if you are interested in making# your own object detectors then read the example# program. ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE# Dlib comes with a compiled python interface for python on MS Windows. If# you are using another python version or operating system then you need to# compile the dlib python interface before you can use this file. To do this,# run . This should work on any operating# system so long as you have CMake and boost-python installed.# On Ubuntu, this can be done easily by running the command:# sudo apt-get install libboost-python-dev cmake## Also note that this example requires scikit-image which can be installed# via the command:# pip install -U scikit-image# Or downloaded from . import sysimport dlibfrom skimage import iodetector = ()win = ()print("a");for f in [1:]:print("a");print("Processing file: {}".format(f))img = (f)# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image# 1 time. This will make everything bigger and allow us to detect more# = detector(img, 1)print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(i, (), (), (), ()))()(img)(dets)()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection. The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched. This can be# used to broadly identify faces in different (len([1:]) > 0):img = ([1])dets, scores, idx = (img, 1) for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(d, scores[i], idx[i]))1234567891011128192021222324252627282930337383940414243444546474849505575859606162636465666768697077778798081
我把源代码精简了一下，加了一下注释：
# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport dlibfrom skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = ()#使用dlib提供的图片窗口win = ()#[]是用来获取命令行参数的，[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in [1:]: #输出目前处理的图片地址print("Processing file: {}".format(f)) #使用skimage的io读取图片img = (f) #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果dets = detector(img, 1) #dets的元素个数即为脸的个数print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标#下标i即为人脸序号#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离for i, d in enumerate(dets):print("dets{}".format(d))print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, (), (), (), ())) #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度dets, scores, idx = (img, 1)for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i])) #绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)(img)(dets) #等待点击()123456789101112819202122232425262728293033738394041424344454647484950
分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：
运行的时候把图片文件路径加到后面就好了
python ./data/
一张脸的：
两张脸的：
这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多
2.人脸关键点提取
人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。
除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。该模型可从dlib sourceforge库下载：
也可以从我的连接下载：
这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。
源程序：
#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See This example program shows how to find frontal human faces in an image and# estimate their pose. The pose takes the form of 68 landmarks. These are# points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on# the eyes, and so forth.## This face detector is made using the classic Histogram of Oriented# Gradients (HOG) feature combined with a linear
dlib的安装很头疼我自己折腾了好几星期才成功 要讲的话很多所以写在了word里
链接：
现在的人脸识别技术已经得到了非常广泛的应用，支付领域、身份验证、美颜相机里都有它的应用。用iPhone的同学们应该对下面的功能比较熟悉iPhone的照片中有一个“人物”的功能，能够将照片里的人脸识别出来并分类，背后的原理也是人脸识别技术。这篇文章主要介绍怎样用Python实现人脸检测。人脸检测是人脸识别的基础。人脸检测的目的是识别出照片里的人脸并定位面部特征点，人脸识别是在人脸检测的基础上进一步告诉你这个人是谁。好了，介绍就到这里。接下来，开始准备我们的环境。准备工作本文的人脸检测基于dlib，dlib依赖Boost和cmake，所以首先需要安装这些包，以Ubuntu为例：$ sudo apt-get install build-essential cmake$ sudo apt-get install libgtk-3-dev$ sudo apt-get install libboost-all-dev我们的程序中还用到numpy，opencv，所以也需要安装这些库：$ pip install numpy$ pip install scipy$ pip install opencv-python$ pip install dlib人脸检测基于事先训练好的模型数据，从这里可以下到模型数据下载到本地路径后解压，记下解压后的文件路径，程序中会用到。dlib的人脸特征点上面下载的模型数据是用来估计人脸上68个特征点(x, y)的坐标位置，这68个坐标点的位置如下图所示：我们的程序将包含两个步骤：第一步，在照片中检测人脸的区域第二部，在检测到的人脸区域中，进一步检测器官（眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、眉毛）人脸检测代码我们先来定义几个工具函数：def rect_to_bb(rect): x = () y = () w = () - x h = () - y return (x, y, w, h)这个函数里的rect是dlib脸部区域检测的输出。这里将rect转换成一个序列，序列的内容是矩形区域的边界信息。def shape_to_np(shape, dtype="int"): coords = ((68, 2), dtype=dtype) for i in range(0, 68): coords[i] = ((i).x, (i).y) return coords这个函数里的shape是dlib脸部特征检测的输出，一个shape里包含了前面说到的脸部特征的68个点。这个函数将shape转换成Numpy array，为方便后续处理。def resize(image, width=1200): r = width * / [1] dim = (width, int([0] * r)) resized = (image, dim, interpolation=) return resized这个函数里的image就是我们要检测的图片。在人脸检测程序的最后，我们会显示检测的结果图片来验证，这里做resize是为了避免图片过大，超出屏幕范围。接下来，开始我们的主程序部分import sysimport numpy as npimport dlibimport cv2if len() < 2: print "Usage: %s
1 KM-1 键混器的设计 1 Sw3204V监控器的设计 1 基于射频遥控型(单片机）交通灯的设计1 Sw802V视频切换器的设计 1 无线数控多相位灯从机的设计1 基于RS232遥控型交通灯的设计1 Sw802A音频切换器的设计1 Sw6408V监控器的设计 1 KM-3键混器的设计1 无线数控多相位灯主机的设计1 SW162V数字视频切换器的设计1 基于RS232监控切换器1 SW401V 数字视频切换器的设计1 基于单片机的多路数据采集系统1 RS485转RS232的模块设计1 基于LCD显示的波形发生器的设计1 4-20mA转RS-485模块的设计 1 基于RS232流量计的设计 1 基于PTR2000的交通灯控制器主机的设计1 基于RS485量水仪的设计1 压力采集控制器的设计 1 数字量转4-20mA模拟量输出的模块设计1 正弦波形发生器的设计1 基于PTR2000的交通灯控制器从机的设计1 基于RS485视频切换器的设计1 LCD车速里程表电路设计1 LED车速里程表电路设计1 MSK通信系统的仿真设计1 员工信息管理系统 1 计算机文化基础考试系统的设计和开发1 人事工资管理系统1 员工信息管理系统设计1 超市进销存管理系统的VB实现1 基于单片机的多波形发生器的应用1 基于单片机电动自行车控制器设计1 个人理财管理系统1 基于CAN总线火灾监控系统的研究1 基于DSP平台的FIR滤波器设计1 于Matlab的FIR数字滤波器设计与仿真1 基于TMS320VC5402-DSP的最小系统硬件设计1 基于单片机的热水控制器 1 基于单片机的路灯控制系统的设计1 于单片机远程控制家用电器系统的设计1 基于液晶显示的乘法口诀测试仪的设计1 实验室设备管理系统毕业设计开题报告1 用AT89C51做 洗衣机全自动控制.doc1 数显频率计的设计.doc1 数控车间温度湿度控制系统设计.doc1 三角波斜率测试仪设计.doc1 人脸几何特征提取1 全自动洗衣机的控制程序设计.doc1 乞丐论文.doc1 教学楼毕业设计.doc1 建立海上风电场的技术要求分析与探讨.doc1 基于凌阳61A的数字式温湿度检测仪.doc1 基于几何匹配和分合算法的人脸识别.doc1 基于单片机数字钟的设计.doc1 基于单片机数据通用采集器的设计.doc1 基于单片机数据采集器.doc1 基于单片机的自动报警器的设计.doc1 基于单片机的终端设计.doc1 基于单片机的路灯控制系统控制系统的设计.doc1 基于单片机的交通灯的设计.doc1 基于单片机的简易计算器的设计.doc1 基于单片机的家用安保系统的设计.doc1 基于VHDL的数字频率计.doc1 基于SystemView的OFDM系统仿真设计.doc1 基于SystemView的OFDM系统仿真设计 基于PLC的烧结配料控制系统设计.doc1 基于MSP430的温度检测系统设计 基于MATLAB工具箱的数字滤波器设计.doc1 基于MATLAB的扩频通信系统仿真研究.doc1 基于GSM短信息通信方式的路灯无线监控系统.doc1 基于FPGA的信号源设计.doc1 基于EPP协议的AVR与PC并行通信系统的设计 单片机交通灯.doc1 单片机多点温度巡回检测系统的设计.doc1 单片机的温湿度检测系统 单路口交通信号PLC控制系统的设计.doc1 城市路口多相位自寻优交通信号控制设计.doc1 陈洁（螺旋瓶盖的设计）.doc1 八路竞赛抢答器.doc1 matlab信号与系统.doc1 GSM系统的研究与SystemView仿真.doc1 蒯申红智能语音报站系统设计 MT8888在家庭安全电话报警系统中的应用设计1 基于FPGA的频率与功率因数在线测量1 基于FPGA的误码测试仪如果需要定做的话系 Q 273546756
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
数字图像处理方面了解的了。
1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
基于matlab的图像识别研究的专业论文
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(ComputedTomography)技术等。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。总结：人工智能前景不可限量，图像识别作为AI技术的支撑，是一种强有力的识别方式，随着AI在场景上的深入，图像识别应用领域会越来越广。
这的原理就是能够对事物的发展能有自己独特的见解和主张
确定物体个数和中心的话，利用颜色值进行连通性分析，应该能确定一块相同颜色的区域，找到这块区域就能确定质心点了。。要是还要判断形状还得先提取出每个形状的特征。。。