摘要：针对轮式移动机器人编队控制过程中存在的跟踪精度不足、抗干扰能力较弱等问题，本文提出了一种基于自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control, ASMC）与李雅普诺夫稳定性理论的多机器人编队控制方法。采用领航者–跟随者（Leader–Follower）编队策略，设计了自适应滑模控制器，实现了多轮式移动机器人在编队运动过程中的精确跟踪与平滑队形切换。

随着计算机视觉领域的不断发展，图像处理技术在图像特征提取和方向识别方面发挥着越来越重要的作用。本研究提出了一种基于OpenCV的图像方向检测方法，利用自定义卷积核对图像进行特征提取和方向分析。

当摄像头对准你时，它不只会告诉别人“这是张三”，还能悄悄补上一句：“他今天看起来很开心，概率 92%。” 想象一下，这样的系统既能识别人脸身份，又能捕捉情绪状态，让机器学会“看脸识人，也看懂心”。在这篇文章里，我们将基于 OpenCV，带你一步步实现这个双识别系统，从人脸检测、关键点提取，到特征计算和分类模型，再到实时可视化展示，完整走一遍流程。轻量、直观，还能落地在考勤、课堂、客服等场景中，让技

针对传统答题卡人工阅卷效率低、准确性不足等问题，本文设计并实现了一套基于图像处理技术的智能答题卡识别与评分系统。系统采用 Python 与 OpenCV 对答题卡图像进行灰度化处理、Canny 边缘检测及霍夫变换倾斜校正，并结合轮廓提取与透视变换自动获取答题区域，在此基础上利用气泡重心坐标实现选项定位与识别。系统支持从外部文件读取标准答案，对识别结果进行自动评分和及格判定，界面层面基于 PyQt5

在现代医学领域，疾病的早期预测和及时诊断是改善患者生存率的关键。然而，随着医疗数据量的爆炸式增长，传统医疗方法面临着巨大挑战。医生的经验固然重要，但却无法满足精确、个性化、实时的医疗需求。随着 人工智能（AI） 的兴起，它为医疗行业带来了巨大的突破。AI 的强大算力可以在庞大的医疗数据中找到规律，提前预测疾病的风险，甚至给出个性化的诊断方案。未来，我们或许能通过智能设备、AI 系统，提前了解自己的

随着皮肤病发病率的逐年上升，早期精准诊断和科学治疗成为临床诊疗的重要课题。传统的依靠人工诊断，在面对复杂的皮肤病变时，诊断主观性较强、误诊率高、医生资源紧缺等问题，因此系统设计并实现了一种基于深度学习的皮肤病症智能问答系统，将图像识别和自然语言问答两大核心模块相结合，旨在帮助医生提高诊断效率和准确率，同时也为用户提供初步的智能问诊服务。

随着教育信息化的发展，传统人工阅卷在准确性与效率方面已难以满足需求。为此，本文设计并实现了一套基于图像处理与数据分析的智能答题卡阅卷系统。系统采用 Python 与 OpenCV 进行答题卡图像的纠偏、二值化和定位检测，并利用 OMR 技术完成客观题自动识别；主观题根据模板区域的填涂编码规则进行评分。系统基于 SQLite 构建本地成绩数据库，实现学生学号、准考证号、科目及分数的集中存储与管理，为

随着人工智能技术的快速发展，情感识别成为了计算机视觉和人机交互领域的重要研究方向。情感识别系统不仅能够通过分析人类面部表情来识别个体的情绪状态，还可以广泛应用于心理健康、智能客服、教育培训等多个领域。本项目旨在设计一款基于USB摄像头的实时情感识别系统，通过摄像头采集面部图像，分析并识别出用户的情感状态。系统将通过识别六种基本情感：高兴、悲伤、愤怒、平静、恐惧、厌恶，为进一步的情感分析与互动提供精

本项目旨在设计并实现一个基于YOLO目标检测算法和OpenCV图像处理库的头盔佩戴检测系统。通过Python编程语言和PC硬件设备，开发一个稳定运行的程序。该程序配有交互界面，能够实时检测并分析头盔佩戴情况，及时识别未佩戴头盔的行为，并进行警告提示。系统支持图像和视频数据处理，并能输出检测结果，包括头盔佩戴状态的识别（佩戴/未佩戴）及其检测位置（头部区域）。

本系统提出了一种基于 OpenCV 和 MATLAB 的椭圆检测系统，旨在通过弧支持和最小二乘法优化算法检测图像中的椭圆形状。系统首先使用 OpenCV 提供的图像处理功能对输入图像进行预处理，如边缘检测和形态学操作，进而通过椭圆候选生成算法识别潜在的椭圆区域。随后，结合 MATLAB 强大的数据分析和可视化能力，利用最小二乘法进行椭圆拟合，从而精确地确定椭圆的参数（包括椭圆中心、长半轴、短半轴和