BlenderProc 用于真实感训练图像生成的程序化Blender管道。 查看我们的（我们会不时对其进行更新）和我们在RSS 2020上发布的关于sim2real传输的。 概述视频 BlenderProc还有一个完整的。 BlenderProc还有一个扩展的介绍视频，它涵盖了基础知识和一些背景故事，以及它们的开始方式。 可以在找到。 内容 一般 通常，一条管线的运行首先加载或构建3D场景，然后在该场景内设置一些相机位置，并为每个图像渲染不同类型的图像（rgb，距离，法线等）。 混合器管道由不同的模块组成，其中每个模块在描述的过程中执行一个步骤。 通过.yaml文件选择，订购和配置模块。 要运行Blender管道，只需调用主目录中的run.py脚本以及所需的配置文件和任何其他参数即可。 可以在相应的示例文件夹中找到示例性config.yaml 。 python run.py c

财富 从Getty Images嵌入代码中获取未加水印的中等分辨率图像非常简单的演示。 2014年3月，全球领先的股票照片公司Getty Images宣布将提供超过5000万张图片供非商业用途嵌入。 有人可能会假设它们会受到严格的保护，例如使用复杂的混淆JavaScript或Flash小程序。 事实证明，它们只是常规的img标签！ 1个 该应用程序演示了从Getty的目录中提取任何可嵌入图像的中低分辨率副本的便捷性。 注意：请请不要窃取此程序摘录的图像。 该项目的目的仅在于指出盖蒂系统中的设计缺陷，而不是为了提倡侵犯版权。 所有图像仍然是Getty的财产。 如果您希望它们出现在您的网站上，请使用嵌入代码或购买权。 使用说明 注意：您不必自己进行设置。 在有一个工作副本。 注意2：我完全承认这些说明不是很详细。 一个更好的版本的公关将不胜感激。 如果您尚未注册，请在注册一个帐户。

牛顿插值的matlab代码这是DoFP图像去马赛克的牛顿多项式插值的MATLAB实现，如以下论文所述： [1]李宁，赵永强，潘权和Seong G.Kong，“使用牛顿多项式插值和极化差分模型对DoFP图像进行去马赛克”，选项。 快递27，1376-1391（2019） 作者：李宁，赵永强，潘权和成庚。代码：李宁日期：2019年3月 版权所有（C）2019宁力。 版权所有。 -------------------------------------------------- ------------------------- \ 内容： demo.m demo是有关如何使用牛顿多项式插值方法的示例。 Newton_Polynomial_Interpolation.m Newton_Polynomial_Interpolation是使用牛顿多项式插值和极化差分模型对DoFP图像进行去马赛克的插值。 test.bmp测试是用于测试该方法的真实DoFP映像。

PointCloud到图像 一种将三维激光点云数据投影到序列化二维图像中的算法。 作者：古峰 介绍 在点云数据的中心或数据的收集轨迹上选择一个视点。 然后，该算法将3D点云数据投影到与以视点为中心的不同视角相对应的平面上。 然后使用三维激光点云的特征对图像进行染色。 该算法一共给出了六种染色方法，读者可以根据需要选择其中一种或多种。 六种染色方法是：RGB颜色，反射值，法向矢量的垂直分量，深度，方位角和空间邻域角（SNA）图像。可以更改生成的图片数量以及生成的图片的尺寸和分辨率。 1张序列化的深度图像 2张序列化的普通图像 3张序列化强度图像 4个序列化的方位角图像 5张序列化的空间邻里角图像 6个序列化的二进制空间邻域角度图像 7张序列化的RGB彩色图像 依存关系 程序依赖性：PCL1.8.0，OpenCV 3，OpenMP。 无论输入和输出如何，都需要4到5秒钟

matlab图像分割肿瘤代码MRI图像的脑肿瘤检测和分割 该存储库包含此项目在MATLAB中的源代码。 其中之一是可以从MATHWORKS导入的功能代码。 我将其包含在此文件中以实现更好的实现。 使用MATLAB从不同的MRI图像集中进行脑肿瘤的检测。 图像处理和分割的概念用于概述给定图像集中的肿瘤区域。

超声CT图像重建matlab代码从多个OCT局部图像重建图像 光学相干断层扫描（ OCT ）是一种光学成像方法。 可以认为它类似于具有更高分辨率但穿透深度较低的超声成像。 但是，OCT无法完全穿透牙齿以观察牙齿之间的蛀牙，因为与X射线不同，该区域无法直接进入。 该项目试图从通常可以访问的从牙齿侧面拍摄的部分2D图像中重建牙齿的3D图像。 在图像捕获和图像配准方面探索了各种技术。 内容： 代码： composePath.m ：用于自动组合路径以加载扫描仪生成的OCT图像堆栈的函数 loadOCT.m ：用于加载图像堆栈的主要功能 preliminary.m：脚本用于操纵由Tomlins博士（玛丽，SMD）提供初步图像 reload_script.m ：用于将图像重新加载到Matlab中的脚本 saveAsPNGstack.m ：将体积保存到PNG堆栈 yStack.m ：用于处理y堆栈图像的脚本 loadRotatingOCT.m ：用于加载z堆栈图像的函数（由Tomlins博士提供的代码进行了修改） 使用的图像： 包含使用其他项目中用于比较的技术捕获的图像： DiagnoCAM res

回购名称 aws-lambda-s3-resize-images 描述 AWS Lambda脚本，用于在上载到S3存储桶时调整图像的大小。使用Python（经3.7测试），Amazon的boto3 SDK，PIL图像库和Lambda触发器。 先决条件 。 图片库。 确保附加到Lambda函数的IAM角色具有S3访问策略。如果要创建自定义策略，请包括： s3.GetObject s3.PutObject 向Lambda函数添加触发器以在存储桶中进行S3上传。 请记住，将DEST_BUCKET环境变量设置为希望缩略图移动到的位置。 设置boto3进行开发（Amazon Linux和类似版本）： sudo yum install -y python3 python3-pip python3-setuptools pip3 install boto3 --user aws configur

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 文件的格式可以理解为一个很长的一维数组。

单图深度估计Learning Depth from Single Monocular Images Using Deep Convolutional Neural Fields-附件资源

MPLBM-UT：用于渗透性介质分析的多相LBM工具箱 MPLBM-UT支持计算3D图像或tiff切片的毛细压力和相对渗透率曲线，单相渗透率，3D弯曲度，接触角和渗透路径。 该存储库由德克萨斯大学奥斯汀分校的Javier E. Santos，Abhishek Bihani和Alex Gigliotti与Christopher Landry，Hugh Daigle，Masa Prodanovic，Wenhui Song和Michael Pyrcz合作创建。 我们非常感谢贾浩威所做的改进。 使用Palabos v2.2.1执行直接流体流动模拟。 我们将Shan-Chen模型用于多相仿真，将BGK和MRT用于单相仿真。 插图 非润湿性流体（紫色）通过球状包装。 非稳态流动模拟显示不同颜色的毛细管压力增量。 非润湿液的渗透路径（未显示岩石和润湿液）。 单相流模拟的速度幅度。