Matlab图像分割原创-fcm_color.m 模糊聚类用于图像分割

HP_Color_LJ_Ent_M553-.exe Laser ject M553 驱动

颜色分类leetcode 使用 YOLOv3 对象检测器的汽车颜色分类示例 介绍 使用 . 它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv3（OpenCV DNN 后端）的实现。 它不使用 GPU，在 Intel Core i5-7600 CPU 上处理一帧需要 1 秒。 YOLOv3 权重是从 . 分类器基于 Mobilenet v2（TensorFlow 后端）。 在 Intel Core i5-7600 CPU 上进行单一分类需要 35 毫秒。 它可以通过在 GPU 上运行和使用批处理来进一步加速。 这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。 图像中的物体检测和分类 此示例将图像作为输入，使用 YOLOv3 对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。 结果显示在显示屏上并保存为 output.jpg 图像文件。 用法 使用 --help 查看 car_color_classifier_yolo3.py 的用法： $ python car_color_cla

用Kinect获取彩色视频的cpp源码.

vs下载慢的话，可以手动安装

Visual Studio Color Theme Editor for Visual Studio 2010 更新日期 2010/8/20 版本 1.3 支持 Visual Studio 2010

文件夹变色软件(Folder Colorizer)1.4.0 免费安装版，方便对系统的文件夹进行管理，通过颜色对不同文件进行区分的好工具哦。

温度变色 将温度或任何其他量转换为RGB颜色 安装 npm i temp-color yarn add temp-color 用法 import { tempToColor } from 'temp-color' ; const { r , g , b } = tempToColor ( 10 , - 30 , 30 ) ; const { r , g , b } = tempToColor ( 10 , 0 , 100 , 'half' ) ; const { r , g , b } = tempToColor ( 10 , - 30 , 30 , 'extended' ) ; 参数 tempToColor = (t: number, min: number, max: number, mode?: string) : {r: number, g: number, b: number

滤色器阵列 (CFA) 去马赛克使用模式识别插值技术执行图像去马赛克，如参考论文的第 2.6 节所述。 该技术在执行去马赛克时保留了边缘。

自从CIE在2002年推荐它以来，CIECAM02颜色外观模型在科学研究和工业应用中就广受欢迎。但是，已经发现在某些情况下，例如在跨媒体颜色再现的图像处理过程中，可能会发生计算故障。应用程序。 已经提出了一些建议来修复CIECAM02模型。 但是，所有提出的建议都具有与原始CIECAM02模型相同的结构，并解决了相关问题，但与原始模型相比，其损失了预测视觉数据的准确性。 在本文中，更改了CIECAM02模型的结构，并且对光源的颜色和亮度的适应是在原始CIECAM02模型的相同空间而不是两个不同空间中完成的。 已经发现，新模型（称为CAM16）不仅克服了先前的问题，而且在视觉效果预测方面的性能与不如原始CIECAM02模型一样好。 此外，新的CAM16模型比原始的CIECAM02模型更简单。 另外，如果仅考虑色彩适应，则建议使用新的变换CAT16来代替以前的CAT02变换。 最后，提出了新的CAM16-UCS统一色彩空间来替代以前的CAM02-UCS空间。 现在可以提供一种新的完整解决方案，用于颜色外观预测和色差评估。