HDR成像 要求 python3（或更高版本） opencv 3.0（或更高版本） 您将需要使用pip3安装一些软件包： 麻木 matplotlib 用法 $ python HDR-playground.py < input img dir > # for example $ python ./HDR-playground.py taipei taipei.hdr 我还提供了一个jupyter版本（ HDR-playground.ipynb ），其功能与HDR-playground.py相同。 jupyter非常适合开发python程序！ 输入格式 输入目录应具有： 一些.png图像 image_list.txt文件应包含： 文件名 接触 1 /快门速度 这是image_list.txt的示例： # Filename expos

一起 k 均值 matlab 代码关于： 图像压缩伪影的自动去除 改进了由 Luo 和 Ward 提出的算法，用于去除受块效应影响的区域中的块边缘。 项目介绍 工件去除 DCT 压缩方法可以在图像的块边界处引入可见的伪影。 在这个项目中，我们看一下由 Luo 和 Ward 提出的用于去除受块效应影响区域中块边缘的算法。 该算法使用自适应方法，在根据相邻块的加权平均值继续修改像素值之前，它会考虑图像的局部信息。 实验表明，该算法可以显着减少给定图像中可见的块状伪影。 图像分割 我们项目的目的是创建一种算法来从图像的其余部分提取行人路径。 该目标是通过使用 K-means 的图像分割并在 matlab 中开发代码来实现的。 这个想法是在颜色方面将路径与图像的其余部分区分开来，因为其余的对象变成白色，以便区分路径。 尽管还有一些改进的空间，但实验已经显示出有希望的结果。 分割的质量可以通过各种技术来提高，并且也会自动改善我们输出图像中的细节。 纸： 有关详细信息，请参阅纸张：

seamcarver：具有GUI的Seam Carver算法

为内窥镜伪影检测和分割 (EAD2020) 挑战提出的框架的实施 - 检测任务 挑战： : 我们的方法在人工制品检测任务中排名。 首先，最好阅读论文以了解一般框架： 可以在获取已安装 PyTorch 和 Detectron2 环境的 Docker 映像 本工作中使用的对象检测模型（Faster RCNN、Cascade RCNN 和 RetinaNet）基于构建 Ensemble and Test Time Augmentation改编自 对于引用，请使用以下 BibTeX 条目 @inproceedings { polat2020endoscopic , title = { Endoscopic Artefact Detection with Ensemble of Deep Neural Networks and False Positive Elimination.

Digital Image Processing 2nd Edition 数字图像处理 第二版 Gonzalez 英文 清晰版 part2 共2part

光谱Python（SPy） 光谱Python（SPy）是用于处理高光谱图像数据（成像光谱数据）的纯Python模块。 它具有读取，显示，操作和分类高光谱图像的功能。 有关该程序包的完整详细信息，请参见。 安装说明 最新版本始终托管在，因此，如果已安装pip，则可以从命令行使用以下命令安装SPy： pip install spectral 打包的发行版也托管在和因此您可以下载并解压缩最新的zip / tarball，然后输入 python setup.py install 要安装最新的开发版本，请下载或克隆git存储库并按上述进行安装。 不需要显式安装，因此您可以简单地访问（或符号链接）源树中的光谱模块。 最后，可在官方找到有关如何通过流行的conda软件包和环境管理系统进行安装的最新指南。 单元测试 若要运行单元测试套件，必须安装numpy，并且必须将示例数据文件下载到当前目录（

模拟色盲并为有色盲的人校正颜色 该脚本基于有色盲的人自然感觉到的图像来模拟图像。 您还可以更改色盲程度以进行仿真。 此脚本还可以用于校正图像，从而使有色盲的人更容易区分图像中的某些颜色。 易于设置和运行！ 模拟Protanopia，Deutranopia，Tritanopia和Hybrid Colorblindess（Protanopia + Deutranopia）。 校正图像中的泛色，反盲和混合色盲的颜色。 改变模拟和校正的色盲程度！ 极快。 从命令行使用它（超级简单） ，或将其用作库（高级用户）。 支持道尔顿化和HSV移位算法。 安装 下载脚本 在终端中转到您选择的目录，然后运行以下命令。 git clone https://github.com/tsarjak/Simulate-Correct-ColorBlindness.git 安装依赖 要运行此脚本，您需要为p

数字图像处理，冈萨雷斯，文字版，英文版，第四版，全球版，带书签，彩色超清晰，英文版电子书：Digital Image Processing 4th Edition

Image processing and data analysis

因为之前传的那个压缩包有问题，现在把各个章节分开再传。 本压缩包包含的内容是ImageProcessing12-ColourImageProcessing,ImageProcessing13-Revision