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matlab影像辨識入門的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
matlab影像辨識入門的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦廖源粕寫的 AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別 和林炳強謝龍漢周維維的 MATLAB 2018從入門到精通都 可以從中找到所需的評價。
另外網站MATLAB 程式设计入门篇影像显示与读写 - 百度文库也說明：可見光與紅外光頻帶影像 影像辨識的應用a 指紋辨識, b 紙幣辨識, c,d 汽車牌照辨識 21. MATLAB 程式設計入門篇：影像顯示與讀寫 無線電波影像
這兩本書分別來自深智數位 和人民郵電出版社所出版 。
國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 陳德發所指導 蔡佳利的 基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃 （2021），提出matlab影像辨識入門關鍵因素是什麼，來自於OpenCV、卷積類神經網路、物件辨識、機械手臂。
而第二篇論文中國文化大學 機械工程學系數位機電碩士班 蘇國和所指導 馮雅棠的 情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用 （2021），提出因為有 卷積神經網路、長短期記憶、倒傳遞類神經網路、體溫與脈搏感測器、互動式機器人、樹莓派微控制器的重點而找出了 matlab影像辨識入門的解答。
最後網站Matlab 影像處理基本概念則補充：緒論(介紹matlab比較、圖片檔差別以及影像處理相關應用). 2. 了解影像(RGB矩陣). 3. 灰階化 ... Matlab : ▷ 數據分析、數據可視化、客戶端面板最人性化… ▷ Python :.
AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別
為了解決matlab影像辨識入門 的問題，作者廖源粕 這樣論述：
本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學
★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。
基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃
為了解決matlab影像辨識入門 的問題，作者蔡佳利 這樣論述：
「工業4.0(Industry 4.0)」概念，其主軸為智慧系統(Intelligent System)與網路實體化系統(Cyber Physical System)，引領全球工業已進入智慧製造時代，象徵工業4.0 的發展已成現今國際發展潮流和趨勢。因應第四次工業革命發展趨勢，工業機器人與自動化設備密不可分關係，也是國家工業發展的重點，要達到此無人工廠之工業自動化的目標，電腦控制系統除了必須以攝影機作為眼睛，擷取製造工件圖片，同時還須具備人工智慧，對製造工件種類、位置、方位角度進行自動辨識，最後，再由機械手臂作為手部，自動控制手臂手爪，將工件以正確的角度方位，平穩的夾取至指定的位置。
本文的目的是利用一個具有視覺系統的六軸機械臂進行物體識別，利用深度學習以正確顯示和準確地分辨目標物，將目標物分類捕捉物件的座標位置和形狀，並將數據資訊傳到機械手臂控制器，以便機械手臂準確無誤地由規劃的軌跡夾送至特定的位置與方位，穩定產品品質暨提升生產技術。 本研究以生產工具組之自動化工廠為模擬系統，將隨機散落不同位置與方位的五件工具，透過自動辨識，取得工具種類、位置與方位的資訊，再將各件工具以機械手臂自動夾取至工具盒。要達成本研究目的，首先以OpenCV 為基礎撰寫Python 程式，將攝影機取得之影像進行去雜訊濾波，轉成灰階、去背，再轉換為二值化圖片，接著進行圖片腐蝕與膨脹，獲
得影像輪廓，並依圖片影像輪廓分別取得各獨立工件外型形狀、位置與方位角度。獲得各工件外型輪廓後，為辨識工件種類，本研究以深度學習之卷積類神經網路(CNN)進行辨識，透過卷積類神經網路辨識前，先以資料擴增(Data Augmentation)技術產生不同大小、位置、角度與翻轉之大量圖片資料進行模型訓練，訓練完成後之模型，除外型極為相似的兩類圖片，有少許辨識錯誤外，多數圖片都能正確辨識工件種類，準確率(Accuracy)達96%。最後，進行六軸關節型機械手臂順向運動學與反向運動學座標軸矩陣轉換，將空間位置與方位轉換為六軸伺服馬達之旋轉角度，再以cubic spline 進行軌跡規劃，以位置、轉速與旋
轉加速度為連續變化，產生機械手臂平穩運動軌跡，將工件正確放入工具盒中。 本文將目前產業界常用之物件辨識方法，機械手臂運動控制與軌跡規劃，透過程式開發，建置系統化模擬分析，對產業界工程師與學校研究生，在產業自動化中，人工智慧物件辨識與機械手臂控制學理及技術能力之提升，應有助益。以本文為基礎，使用景深攝影機判斷工件之高度距離，及使用其他特徵或更新型之類神經網路，辨識外型極相似之物件，以提升辨識準確率，可作為未來進一步之研究目標。
MATLAB 2018從入門到精通
為了解決matlab影像辨識入門 的問題，作者林炳強謝龍漢周維維 這樣論述：
本書基於MATLAB2018版寫作，在共15章的篇幅中分別介紹了MATLAB的基礎操作、Simulink工具箱、MATLAB在自動控制中的應用、線性規劃工具箱、數位信號處理工具箱、影像處理工具箱、系統辨識、模糊工具箱，以及MATLAB在自抗擾控制系統中的應用。 本書各章通過典型實例操作和重點知識講解相結合的方式，對MATLAB的基礎知識、功能及命令函數進行全面的講解。本書具有操作性強、指導性強、語言簡潔等特點，內容涵蓋了MATLAB在當前工程應用中的主要應用領域。 本書可作為MATLAB軟體初學者入門和提高的學習教程，或者高等院校、培訓機構的MATLAB教材，也可供相關工程應用人員參考
。 林炳強，碩士，華南理工大學機械與汽車工程學院，主要研究機器人技術及其相關應用，熟悉自動化控制技術及MATLAB模擬。 謝龍漢，博士，副教授，華南理工大學機械與汽車工程學院，主要研究能量補貨相關課題，發表sci論文多篇。 周維維，碩士，華北電力大學經濟及管理學院，主要研究能源利用，碳排放預測等相關課題。 第 1 章 基礎入門 1 1.1 MATLAB的安裝 1 1.2 MATLAB的啟動及操作介面 3 1.2.1 MATLAB的啟動 3 1.2.2 MATLAB的操作介面 3 1.3 M檔編輯器 4 1.3.1 M檔編輯器的啟動 5 1.
3.2 用M檔編寫簡單的程式 5 1.4 MATLAB幫助及其使用 6 1.4.1 幫助的類型 7 1.4.2 常用説明指令 7 1.4.3 Help幫助流覽器 8 第 2 章 符號計算 11 2.1 符號物件的創建 11 2.1.1 創建符號變數和運算式 11 2.1.2 符號與數值之間的轉化 15 2.1.3 符號運算式的化簡 17 2.2 符號微積分 20 2.2.1 極限和導數的符號計算 20 2.2.2 序列/級數的符號求和 22 2.2.3 符號積分 23 2.3 微分方程的符號解法 25 2.3.1 求微分方程符號解的一般指令 25 2.3.2 符
號微分方程解法實例 25 2.4 符號矩陣分析和代數方程解 27 2.4.1 符號矩陣分析 27 2.4.2 線性方程組的符號解法 30 2.5 符號變換及反變換 32 2.5.1 傅裡葉變換及其反變換 32 2.5.2 拉普拉斯變換及其反變換 33 2.5.3 Z變換及其反變換 36 2.6 代數狀態方程求符號傳遞函數 38 2.6.1 結構框圖的代數狀態方程解法 39 2.6.2 信號流圖的代數狀態方程解法 41 2.7 符號計算的簡易繪圖函數 43 2.7.1 二維繪圖函數 43 2.7.2 三維繪圖函數 47 2.7.3 等高線繪圖函數 48 2.7.4
三維曲面繪圖函數 49 第3章 MATLAB陣列和矩陣運算基礎 53 3.1 陣列的創建、運算及定址 53 3.1.1 陣列的創建 53 3.1.2 陣列的運算規則 58 3.1.3 陣列的操作 59 3.1.4 陣列的定址 62 3.1.5 關係和邏輯操作 64 3.2 矩陣分析 67 3.2.1 矩陣運算規則 67 3.2.2 矩陣分析計算 70 3.3 矩陣分解 77 3.3.1 特徵值及特徵向量 77 3.3.2 奇異值分解 82 3.3.3 LU分解 84 3.3.4 Cholesky分解 87 3.3.5 QR分解 89 3.4 特殊矩陣 92
3.4.1 常用特殊矩陣及其創建 93 3.4.2 其他特殊矩陣 95 第4章 數值計算 101 4.1 數理統計的MATLAB求解 101 4.1.1 常用的統計分佈指令 102 4.1.2 概率函數、分佈函數和亂數 105 4.2 多項式運算 112 4.2.1 多項式的運算及其函數表示 112 4.2.2 有限長序列的卷積 120 4.3 插值和擬合 124 4.3.1 插值 124 4.3.2 擬合 132 4.4 線性方程（組）的求解 140 4.4.1 線性方程的數值求解 140 4.4.2 線性方程組的數值求解 143 4.5 數值微積分 145
4.5.1 數值微分 145 4.5.2 數值積分 148 4.5.3 常微分方程的數值求解 153 第5章 MATLAB繪圖處理 161 5.1 概述 161 5.1.1 離散資料圖形的繪製 161 5.1.2 連續函數曲線的繪製 162 5.2 二維圖形 163 5.2.1 基本繪圖函數 163 5.2.2 坐標軸控制和圖形標識命令 168 5.2.3 多重曲線繪圖 172 5.2.4 ginput指令簡介 175 5.3 三維曲線和曲面 177 5.3.1 三維繪圖指令plot3 177 5.3.2 三維網格指令mesh 179 5.3.3 三維曲面指令su
rf 181 5.3.4 圖形視角及透視控制 183 5.3.5 圖形著色處理 189 5.3.6 圖形光照處理 197 5.4 圖形窗功能簡介 202 5.4.1 圖形視窗的創建 202 5.4.2 圖形視窗的功能表 203 第6章 M檔程式設計基礎 207 6.1 M文件 207 6.1.1 M指令檔 207 6.1.2 M函數檔 209 6.1.3 區域變數和全域變數 210 6.1.4 M函數檔的一般結構 213 6.2 資料及資料檔案 214 6.2.1 資料類型 214 6.2.2 資料的輸入與輸出 216 6.3 程式的流程控制 219 6.3.
1 迴圈語句 219 6.3.2 if條件陳述式 224 6.3.3 switch-case語句 227 6.3.4 控制程式流的其他常用指令 229 6.4 程式的調試與優化 233 6.4.1 程式的直接調試法 233 6.4.2 調試器的使用 238 6.4.3 程式設計優化 239 6.5 MATLAB函數類別 242 6.5.1 主函數 242 6.5.2 子函數 242 6.5.3 匿名函數 243 6.5.4 嵌套函數 243 6.5.5 私有函數 245 6.6 函數控制碼 245 6.6.1 函數控制碼的創建和顯示 245 6.6.2 函數控制
碼的基本操作 246 第7章 圖形化使用者介面 250 7.1 對象和控制碼 250 7.1.1 控制碼 250 7.1.2 對象 251 7.2 GUI圖形簡介 254 7.2.1 GUIDE的啟動 254 7.2.2 GUI範本 255 7.2.3 圖形化使用者介面的設計步驟 258 7.2.4 回呼函數 259 7.3 GUI的底層代碼實現 264 7.3.1 GUI底層代碼實例 264 7.3.2 常用物件介紹 267 7.4 圖形化使用者介面綜合實例 273 第8章 Simulink交互模擬集成環境 277 8.1 Simulink運行方法及視窗 278
8.2 Simulink常用模組庫 279 8.2.1 連續（Continuous）模組庫 280 8.2.2 非連續（Discontinuous）模組庫 281 8.2.3 離散（Discrete）模組庫 282 8.2.4 數學運算（Math Operations）模組庫 283 8.2.5 輸出（Sinks）模組庫 284 8.2.6 輸入源（Sources）模組庫 285 8.3 Simulink功能模組的處理 286 8.3.1 Simulink模組參數設置 286 8.3.2 Simulink 模組間連線處理 287 8.3.3 Simulink 模組基本操
作 289 8.4 Simulink建模仿真實例 291 8.5 子模組封裝技術 301 8.5.1 子 301 8.5.2 封裝模組 305 8.6 S函數 307 8.6.1 S函數基本概念 307 8.6.2 S函數工作原理 307 8.6.3 用M檔編寫S函數 308 第9章 MATLAB在自動控制中的應用 313 9.1 控制穩定性分析 313 9.1.1 代數穩定判據 313 9.1.2 根軌跡穩定性分析 317 9.1.3 頻域穩定性分析 322 9.1.4 穩態誤差的分析 330 9.2 控制的性能指標分析 335 9.2.1 控制的時域特性 3
35 9.2.2 控制的頻域特性 339 9.3 控制校正設計的MATLAB實現 341 9.3.1 控制校正設計概述 341 9.3.2 控制伯德圖校正設計方法 341 9.3.3 控制的根軌跡校正設計 352 9.3.4 單輸入單輸出設計工具 360 第 10章優化方法 365 10.1 線性規劃基本內容及MATLAB應用 366 10.1.1 引例 366 10.1.2 線性規劃的基本演算法─單純形法 367 10.2 無約束優化 373 10.2.1 無約束優化的基本演算法 374 10.2.2 MATLAB解優化問題 377 10.3 非線性規劃 385
10.3.1 非線性規劃的基本概念 385 10.3.2 懲罰函數法 386 10.3.3 MBTLAB求解 387 第 11章 數位信號處理 394 11.1 數位信號處理與離散時間 394 11.1.1 數位信號處理概述 394 11.1.2 數位信號處理的基本概念 395 11.1.3 離散時間信號 396 11.1.4 常用信號生成函數 405 11.1.5 離散時間信號的相關性 406 11.2 序列的傅裡葉變換的MATLAB實現 408 11.2.1 序列的傅裡葉變換公式 408 11.2.2 週期序列離散傅裡葉級數及傅裡葉變換的MATLAB實現 411
11.3 利用Z變換分析信號和頻域特性的MATLAB實現 412 11.3.1 Z變換的定義 412 11.3.2 Z變換的收斂域 413 11.3.3 Z變換的性質 414 11.3.4 Z變換的MATLAB求解 415 11.3.5 利用Z變換求解差分方程 417 11.3.6 利用Z變換分析頻域特性 420 11.4 離散傅裡葉變換（DFT）的MATLAB實現 424 11.4.1 DFT的定義和性質 425 11.4.2 DFT的MATLAB實現 426 11.4.3 離散傅裡葉級數及其MATLAB實現 427 11.5 快速傅裡葉變換及其應用的MATLAB實現
429 11.5.1 快速傅裡葉變換的基本用法 429 11.5.2 快速傅裡葉變換的應用舉例 431 11.6 無限脈衝回應數位濾波器的設計及MATLAB實現 438 11.6.1 數字濾波器概述 439 11.6.2 IIR濾波器的設計方法 440 11.6.3 濾波器的性能指標及MATLAB函數 443 11.6.4 IIR數位濾波器設計常用的MATLAB函數 444 11.6.5 IIR數位濾波器的設計 446 11.6.6 MATLAB提供的IIR濾波器設計函數：完全設計法 452 11.6.7 IIR數位濾波器的直接設計法 455 11.7 FIR數位濾波器
設計及MATLAB實現 458 11.7.1 FIR數字濾波器概述 458 11.7.2 窗函數設計FIR濾波器 460 11.7.3 MATLAB提供的窗函數及窗函數設計的MATLAB實現 461 11.7.4 FIR數位濾波器的優化設計及MATLAB實現 474 第 12章 影像處理 480 12.1 數位圖像的基本原理 481 12.1.1 數位圖像的表示 481 12.1.2 數位圖像的MATLAB操作基礎 481 12.1.3 數位圖像的類型及其轉換 485 12.2 圖像增強 496 12.2.1 灰度變換增強 496 12.2.2 長條圖增強 500 1
2.2.3 圖像平滑 503 12.2.4 圖像銳化 514 12.2.5 頻域增強 518 12.3 圖像復原 523 12.3.1 退化模型 523 12.3.2 無約束圖像復原 525 12.3.3 有約束圖像復原 525 12.4 二值形態學操作 528 12.4.1 膨脹和腐蝕 528 12.4.2 開操作和閉操作 529 12.4.3 膨脹和腐蝕的MATLAB實現方法 529 12.4.4 一些基本的形態學演算法 531 12.5 圖像壓縮編碼 532 12.5.1 圖像壓縮編碼概述 532 12.5.2 無失真壓縮技術 533 12.5.3 失真壓縮
技術 534 12.6 圖像分割 534 12.6.1 邊緣檢測方法 534 12.6.2 閾值分割技術 537 12.6.3 區域分割技術 538 第13章 辨識 540 13.1辨識的基本理論 540 13.1.1和模型 540 13.1.2 辨識問題 541 13.1.3辨識的步驟 541 13.1.4辨識的誤差準則 542 13.2小二乘法參數辨識及其MATLAB模擬 544 13.2.1小二乘法的基本原理 544 13.2.2 加權小二乘法的基本原理 546 13.2.3小二乘法的遞推算法 550 13.2.4 增廣小二乘法及MATLAB實現 556
13.3 參數的梯度校正辨識 561 13.3.1 確定性問題的梯度校正參數辨識及MATLAB實現 561 13.3.2 隨機問題的梯度校正參數辨識 568 13.3.3 隨機逼近法 570 13.4 極大似然估計參數辨識 573 13.4.1 極大似然參數辨識的基本概念 573 13.4.2模型參數的極大似然估計 575 13.4.3 遞推的極大似然參數估計 581 13.5 Bayes辨識方法及MATLAB實現 587 13.5.1 Bayes辨識方法的基本原理 587 13.5.2小二乘模型的Bayes參數辨識 588 13.5.3 MATLAB模擬實例 589
13.6 神經網路模型辨識方法及MATLAB實現 593 13.6.1 神經網路基本介紹 594 13.6.2 BP神經網路 597 13.6.3 RBF神經網路辨識 603 13.7 模糊辨識及MATLAB實現 607 13.7.1 模糊理論概述 608 13.7.2 基於T-S模型的模糊辨識 614 13.7.3 模糊逼近 616 第14章 自抗擾控制技術的MATLAB實現 621 14.1 經典PID控制器 621 14.1.1 經典PID控制律 621 14.1.2 經典PID的優勢與不足 625 14.2 安排過渡過程模擬 626 14.3 微分跟蹤器及其M
ATLAB模擬 633 14.3.1 經典微分環節的雜訊放大效應 633 14.3.2 微分跟蹤器 634 14.3.3速控制綜合函數 641 14.4 誤差回饋控制律 648 14.5 擴張狀態觀測器 654 14.5.1 狀態觀測器 654 14.5.2 擴張狀態觀測器 666 14.5.3 高增益狀態觀測器 673 14.6 自抗擾控制器 681 14.6.1 自抗擾控制器設計方法 681 14.6.2 改進的非線性PID控制器 682 14.6.3 自抗擾控制器 689 第15章 模糊控制及其MATLAB應用 701 15.1 模糊控制的基本理論 701
15.1.1 概述 701 15.1.2 模糊集合的相關概念 702 15.1.3 模糊集合的基本運算 703 15.1.4 隸屬函數 705 15.1.5 模糊推理規則 715 15.2 模糊控制的設計 718 15.2.1 模糊控制的組成 718 15.2.2 模糊控制的設計方法 718 15.3 MATLAB模糊邏輯工具箱 721 15.3.1 模糊推理編輯器 722 15.3.2 隸屬度函數編輯器 723 15.3.3 模糊規則編輯器 724 15.3.4 模糊規則觀察器 724 15.3.5 模糊推理輸入/輸出曲面觀察器 725 15.3.6 使用MATL
AB命令實現模糊邏輯 731 15.3.7 模糊邏輯工具箱命令函數簡介 735 15.4 Sugeno型模糊推理 758 15.4.1 Sugeno型模糊推理簡介 758 15.4.2 Sugeno型模糊推理實例 758 15.4.3 Mamdani與Sugeno的比較 761 15.5 模糊理論在控制工程中的應用 761 15.5.1 模糊控制 761 15.5.2 模糊建模 766 15.5.3 模糊控制與Simulink的結合應用 769
情緒辨識系統之開發及其在互動式機器人之應用
為了解決matlab影像辨識入門 的問題，作者馮雅棠 這樣論述：
科技日新月異的現代，許多技術與產品接踵而來，深深地影響人類現在及未來的生活。台灣的驕傲台積電作為全球半導體技術的先驅，其製程傲視全球無人能及，製程的優劣反映在IC產業上，這點從晶片運算能力就可窺知一二。近幾年CPU與GPU的強大，讓深度學習越來越貼近人類的生活，深度學習的開發方向也越多元；其中，深度學習被應用在辨識圖形的例子不勝枚舉，除了辨識車牌、物品樣貌，應用在辨識人臉以及辨識情緒更是近年來非常熱門的主題，已經有眾多成功案例顯示即便在不同的開發平台設計出辨識模型，只要搭配適合之輔助軟體都能達到相同的辨識目的，可見深度學習開發方向相當多元；影像辨識是以龐大訓練資料為基礎進而提高辨識率，沒有數
量可觀的訓練資料支援，出現錯誤概率是相當高的；本論文為了改善這個問題，計畫結合影像情緒辨識與人體生理數據，匯入神經網路模型計算後，提升辨識率與辨識種類。本論文的第一部分，是建立卷積神經網路的影像情緒辨識模型用來辨識喜(Happiness)、怒(Anger)、哀(Sadness)的人臉圖形偵測，選用Googlenet作為影像辨識模型主體；為提升第一部分的辨識率並提高辨識種類，本論文第二部分為收集脈搏與體溫感測器的生理數據，建立生理數據輔助心理數據辨識模型，藉由導入第一模型辨識結果與生理數據後，評估出六種情緒—幸福(Happiness)、憤怒(Anger)、恐懼(Fear)、悲傷(Sadness)
、驚訝(Surprise)、厭惡(Disgust)。為使系統智能化、輕巧化，本論文將兩個辨識模型嵌入樹莓派系統，樹莓派透過GPIO連接兩個生理感測器，專用接孔連接樹莓派相機，USB插入加速運算處理元件，將連接完所需硬體的樹莓派控制板結合電池控制模組後，進入第三部分以樹莓派為控制器的機器人，機器人靠著8個伺服馬達與連桿機構產生動作變化，其動作變化是依據生理數據輔助心理數據辨識模型執行結果；第三部分的機器人採用外型為四組連桿的機器狗，藉由辨識結果改變其動作，透露出受測者的心理狀態，本論文對於偵測到的情緒反饋十分重視，因此將機器狗設定為會隨著偵測到的六種情緒辨識結果採取預設動作，做出與受測者當下情緒
相呼應的動作。