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项目1 /图像过滤和混合图像 概述 该项目主要分为两部分，图像过滤和混合图像。 图像过滤 过滤是一种卷积过程。 卷积是对两个函数f和g的数学运算，产生第三个函数，通常将其视为原始函数之一的修改版本。 人们可能会发现相关性相似。 答案是，他们指的是同一件事。 实际上，通过滤波器矩阵的180度旋转，二维关联与二维卷积相关。 主要有两种类型的图像过滤。 一个是高通滤波器，另一个是低通滤波器。 通过低通滤镜（例如高斯）滤过的图片会更平滑。 相反，通过高通滤镜过滤的图像将更加清晰。 混合图像 通过将高通滤波后的图像和低通滤波后的图像进行混合，可以创建一种特殊的图像，该图像的内容随观看者之间的距离变化而改变。 具体而言，可以在短距离看到高通滤波（锐化）图像，而在远距离看到低通滤波（平滑）图像。 执行 图像过滤 my_filter.m是一个函数my_filter()其作用类似于内置函数imfilt

k8s kubernetes 1.18.2 版本各组件docker镜像，docker直接导入tar文件就行了。 压缩包文件列表： coredns-v1.6.7.tar etcd-v3.4.3-0.tar kube-apiserver-v1.18.2.tar kube-controller-manager-v1.18.2.tar kube-proxy-v1.18.2.tar kube-scheduler-v1.18.2.tar pause-v3.2.tar

Product Description This book introduces the geometry of 3-D vision, that is, the reconstruction of 3-D models of objects from a collection of 2-D images. It details the classic theory of two view geometry and shows that a more proper tool for studying the geometry of multiple views is the so-called rank consideration of the multiple view matrix. It also develops practical reconstruction algorithms and discusses possible extensions of the theory. Review From the reviews: "Computer vision is invading our daily lives … . Covering all the aspects would be too vast an area to cover in one book, so here, the authors concentrated on the specific goal of recovering the geometry of a 3D object … . The 22 pages of references form a good guide to the literature. The authors found an excellent balance between a thorough mathematical treatment and the applications themselves. … the text will be a pleasure to read for students … ." (Adhemar Bultheel, Bulletin of the Belgian Mathematical Society, Vol. 12 (2), 2005) "This is primarily a textbook of core principles, taking the reader from the most basic concepts of machine vision … to detailed applications, such as autonomous vehicle navigation. … It is a clearly written book … . Everything that is required is introduced … . an entirely self-contained work. … The book is aimed at graduate or advanced undergraduate students in electrical engineering, computer science, applied mathematics, or indeed anyone interested in machine vision … . is highly recommended." (D.E. Holmgren, The Photogrammetric Record, 2004) "This very interesting book is a great book teaching how to go from two-dimensional (2D)-images to three-dimensional (3D)-models of the geometry of a scene. … A good part of this book develops the foundations of an appropriate mathematical approach necessary for solving those difficult problems. … Exercises (drill exercises, advanced exercises and programming exercises) are provided at the end of each chapter." (Hans-Dietrich

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泄漏检测 草稿2017-05-01 迈克尔·克拉克（Michael.clark via wassname dot org），克雷格·巴尔达奇诺（Craig Baldacchino） 该项目探讨了我们可以使用卫星图像和机器学习来发现泄漏的想法。 主要假设是，鉴于泄漏维修的时间和地点以及给定的10-15m2分辨率的卫星图像，我们可以比随机猜测所定义的基准更好地预测泄漏。 我们使用随机森林模型，然后使用超优化调整数据过滤器和模型参数。 我们的结果显示f1得分约为0.6，而虚拟f1得分为0.5。 这个小的改进支持了我们的假设，但是它表示预测能力太差，无法用于管道维护。 我们预计，以更高分辨率的图像重复实验可能会提供有用的预测能力水平。 介绍 西澳大利亚州的漏水造成了超过100亿升的水，每年造成的损失超过10亿美元。 西澳大利亚州自来水公司每年只能人工检查10-12％的管网是否有不可见的泄漏 。

SAM卫星图像分类 该项目旨在说明SAM算法在卫星图像分类中的用途。 高光谱图像提供像素光谱，可获取有关表面的详细信息，以识别和区分光谱相似（但独特）的材料。 放置在遥感卫星上的高光谱图像传感器可捕获具有各种光谱带的高光谱图像。 进行了实验，以在高光谱图像上实现光谱角度映射器（SAM），以对表面上的像素进行分类。 还可以获得图像的假彩色合成，以便更好地可视化表面差异。 各个波段的高光谱图像彼此堆叠，以形成用于SAM实现的三维图像立方体。 SAM是一种监督分类算法，可基于光谱角的计算来识别图像中的各种类别。 在为每个像素建立的测试向量与为用户选择的每个参考类别建立的参考向量之间计算光谱角。 获得了将多个2D数据集读取并重组到一个紧凑的3D数据集多维数据集中的结果。 构建参考向量以执行SAM分类，并计算参考向量和像素向量之间的角度以与确定的阈值角度值进行比较。 然后应用颜色编码来区分已被SAM

免登录下载微博图片 批量下载特定用户的高清大图。 用法 下载bin/wb.jar 双击运行 或者执行java -jar wb.jar来启动 无法运行? 没有安装JAVA 去安装 按照需求点入相应的信息 由于微博接口变动 目前支持根据ID下载 如果对账号类型有疑问的话，可以参考 等待下载完成即可. So Easy! 更新说明 2017年9月18日 修复显示文件下载目录时出现的ID重复问题 优化代码 服务器上没有后缀名的图片默认设置为jpg格式 2017年9月17日 重构代码 增加了多线程下载，下图的速度更快了~ 修复下载GIF图片时后缀不显示为gif的问题 2018年3月8日 根据的反馈，修正图片URL获取方式。感谢反馈者idtolerate！他发现了问题并且提出了修复代码 重新编译了可执行JAR文件。注意该文件需要在JDK 1.7+上才能运行 2019年10月24日 增加GUI，操作更加人

全球首个临床级病理AI系统原始码及复现。 介绍： 官方Github ： : 个人补充部分 数据集下载。自己申请的，可直接使用， 50G左右。下载，密码： i8fv 数据集准备。官方接口需要指定格式，参考code/README.md 。这里我自己写了一个脚本，见code/dataPrepare_for_CNN.py和code/dataPrepare_for_Rnn.py ，改一下相关路径就好。 训练及测试。将官方代码改成单机数据并行训练，加速训练，单GPU也无需更改代码。具体运行命令，参考code/README.md 具体代码运行流程 运行： code/dataPrepare_for_CNN.py ，生成MIL所需的数据 运行code/MIL_train.py和code/MIL_test.py （很慢） 运行： code/dataPrepare_for_Rnn.py ，生成RNN所需的数据