连铸板坯缺陷检测项目实战：SVM+LBP+HOG特征分析

项目使用了支持向量机（SVM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）以及灰度共生矩阵（GLCM）等多种特征提取方法，并结合滑动窗口技术实现逐行检测。在实际应用中，通过滑动窗口方法，可以覆盖整个图像区域，有效地识别出连铸板坯的低倍组织缺陷。为了提高检测精度，项目还应用了非极大值抑制（nms）技术。 项目中的GUI界面是基于PyQt5库设计的，为用户提供了一个直观的操作界面。通过这个界面，用户可以导入图像、执行检测算法，并查看检测结果。整个项目的源码包含详细的注释，有助于理解各个功能模块的作用和实现原理。 开发者在资源介绍中强调，该项目旨在作为一个学习和借鉴的实例，适合计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、教师和从业者。它不仅可以作为课程作业、课程设计的参考资料，也可用于毕业设计等高级项目。资源中提到的Python包包括numpy、opencv-python、PyQt5、scikit-learn、scikit-image等，这些包是进行机器学习、图像处理和开发GUI界面的基础。 具体到文件列表，项目包含多个.py源文件和.pyr文件，其中： - 项目说明.md：提供了项目的使用说明和背景信息。 - img_rc.py：可能是用于图像预处理或特征提取的相关功能实现。 - MyWindow.py：包含GUI窗口的实现代码。 - main.py：项目的主执行文件，负责程序的启动和流程控制。 - image_processing.py：包含了图像处理相关的函数和类。 - classic_segment.py：可能包含了传统图像分割算法的实现。 - img.qrc：是一个资源文件，通常用于存储图像、图标等资源文件。 - main.spec：可能是PyInstaller打包配置文件，用于将Python程序打包成独立的可执行文件。 - MyWindow.ui：基于Qt Designer的用户界面设计文件。 - __pycache__：包含了编译后的Python文件，用于提升程序运行速度。 该项目是一个综合应用了图像处理和机器学习技术的实践案例，不仅为初学者提供了学习材料，也为专业人员提供了深入研究的平台。"