计算机视觉入门项目之图像分割、图像增强等多个图像处理算法的复现python源码+代码详细注释+项目说明.zip 【图像分割程序】 图像分割的各种经典算法的复现，包括： 阈值分割类：最大类间方差法(大津法OTSU)、最大熵分割法、迭代阈值分割法 边缘检测类：Canny算子边缘检测 马尔可夫随机场 其中，文件名后带zixie的程序文件都是根据论文的算法复现结果 不带后缀的是从github上fork来的参考代码，多为直接调用OpenCV库函数，效率很高，用来与复现代码在实现效果与耗时上进行对比 lena.png是程序测试用例 使用时注意更改读取图片的路径 详情请见图像分割图像增强文件夹内详细介绍！！ (包括算法原理及实现效果) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

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cvzone部分合辑（调试通过 包括手势识别 虚拟键盘 姿态检测等）

Abstract The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent vectors to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably detect if an image is generated by a particular network. We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model rede- fines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.

用于训练计算机视觉算法的图像集合，数据集包含60000张32x32彩色图像，分为10个类，每类6000张。这些类是完全相互排斥的。有50000张训练图片和10000张测试图片。1)0飞机2)1汽车3)2鸟4)3猫5)4鹿6)5狗7)6青蛙8)7马9)8船10)9卡车承认

Tsai相机标定两步法-原论文

山东大学计算机视觉实验2

基于Matlab使用光度立体法对bear、buddha、cat和pot四类图像进行处理，同时考虑到阴影和高光的影响，按照一定比例删除最亮和最暗的像素点，利用最小二乘法最后得到Albedo图、Normal图和Re-rendered图（当观察方向和照明方向一致时利用Albedo图和Normal图重新渲染图像） 该资源包括：Matlab程序（包括数据的输入输出和核心算法）和数据集。 欢迎大家积极点赞和评论，博主会定期回复！

在计算机视觉领域，人工智能越来越火爆。 资源包括两个文件： 1.人工智能与计算机视觉的pdf文件； 2.计算机视觉PPT 第一个文件是在校教学，拷贝老师教学的PPT，变成了PDF文件； 第二个是相关计算机课程的文件， 两个都是与计算机课程相关的资源，需要的可以自提。

该自由可以用于语义分割在少量训练数据集上进行训练，并将训练之后的模型用于对没有标注的数据进行预测，形成一种少样本学习，用于辅助人工标注的一种代码资源。