冈萨雷斯 习题讲解 第四版， 英文版需要自己翻译， 数字图像处理

使用K均值的体外LSCI图像中的血管定位 该存储库具有实现会议文章中描述的方法的功能：使用在“ 图像在体外的LSCI图像中进行血管定位” ，这是项目“血管的可视化和定位”的一部分而开发的。 抽象的 激光散斑对比度成像中血管的可视化和定位是生物医学应用（例如皮肤病学，神经科学和眼科学）中的一项重要任务，因为它可以确定血管的存在并评估诸如血流的性质。 这项工作建立了可视化方法的综述，用于对比度计算和激光散斑对比度成像的改进。 另外，通过聚类以自动方式提出了血管的定位。 结果表明，血管的定位很大程度上取决于对比度的计算和改善。 如果血管和生物组织区域彼此分开得很好，并且噪声水平较低，则K均值聚类是在激光斑点对比成像中定位血管的强大工具。 内容 组织 没有声明其他内容目录。 贡献者 算法，应用程序和工具的代码由以下人员贡献： F. Lopez-Tiro，H.Peregrina-Barreto，J

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可用于地震数据处理的工具箱，利用matlab语言编写。

Fourier transforms are used everyday for solving single functions and combinations of functions found in radar and signal processing. Still, many problems that could have been solved by using Fourier transforms have gone unsolved because they require integration that is too computationally difficult. This manual demonstrates how you can solve those integration-intensive problems with an approach to carrying out Fourier transforms. By building upon Woodward's well-known "Rules and Pairs" method and related concepts and procedures, the text establishes a unified system that makes implicit the integration required for performing Fourier transforms on a wide variety of functions. It details how complex functions can be broken down to their constituent parts for analysis. This approach to applying Fourier transforms is illustrated with many specific examples from digital signal processing as well as radar and antenna operation.

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人脸识别 这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架，并基于 论文上完成的，其中主要分为四大块：人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下： 人脸检测：使用的是 mtcnn 网络，模型大小约 1.9MB，耗时约 30ms； 人脸矫正：OpenCV 的仿射变换，耗时约 0.83ms； 提取特征：使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络，耗时约30ms； 特征比对：使用曼哈顿距离，单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms； 注册人脸 注册人脸的方式有两种，分别是: 打开相机注册: $ python register_face.py -person Sam -camera 按 s 键保存图片，需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。 导入人脸图片: 保证文件的名字与注册人名相

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