CNN与RNN图像分类 该程序使用卷积神经网络和递归神经网络对来自MNIST手写数字数据集的图像进行分类。 CNN最适合计算机视觉应用，因为可以使用RNN，但并不流行。该项目的目的是证明CNN模型相对于RNN可​​能具有的优势。 设置 需要Python 3.5-3.8才能与所有必需的模块兼容 # Clone this reposititory git clone https://github.com/JohnNooney/CNN_vs_RNN_Image_Classification # Go into repository cd ../cnn_vs_rnn_image_classification # Install required modules pip install -r requirements.txt 用法 使用python app.py启动应用程序后，将出现一个窗口，您可以

张量 使用TensorFlow轻松进行图像分类 （） 要求： Mac或Linux机器 Python 3.5、3.6或3.7 您可以使用TensorPy对图像进行分类，只需在命令行中传递一个URL，或在Python程序中使用TensorPy。 完成所有实际工作。 TensorPy还通过将多个设置步骤自动化到一个脚本中来简化TensorFlow的安装（有关详细信息，请参见 ）。 （请阅读 ，以详细了解TensorPy的工作原理。） Mac和Ubuntu / Linux的设置步骤 （ Windows和Docker用户：有关在Docker计算机上运行的信息，请参阅。Windows需要Docker运行TensorFlow。） 步骤1：创建并激活一个名为“ tensorpy”的虚拟环境 如果不确定如何创建虚拟环境，请进行。 步骤2：从GitHub克隆TensorPy存储库 git clone

IMAGE Download Software - IDT_V2.0.0.9

SAR Image Formation and Image Properties ,介绍SAR成像原理的PPT，内容比较基础，适合刚接触SAR成像算法的同学学习。

涂图·图像 SDK 服务 TuSDK 产品介绍 涂图·图像 SDK 服务是涂图推出的一款适用于 Android 平台的图像 SDK，提供了包括录制、图片编辑等基础功能，以及人像美颜、滤镜、贴纸、文字、漫画滤镜等特效。 1. 功能介绍 1.1 界面 功能点 功能介绍 版本 UI界面 可支持 UI 层级代码改动 2.0.0(+) 1.2 相机拍摄 功能点 功能介绍 版本 闪光灯 可控制闪光灯使用状态 2.0.0(+) 自定义分辨率及质量 允许用户根据场景自定义分辨率和质量 2.0.0(+) 滤镜 改变图片色值，以美化图片 2.0.0(+) 摄像头切换 录制时，可切换前后摄像头 2.0.0(+) 焦距调节 双指缩放调节焦距 2.0.0(+) 网格线 支持拍照时，网格线的开启和关闭，便于使用者构图 2.0.0(+) 拍摄比例切换 支持1:1、2:3、3:4、全屏等拍摄比例的实时切换 2.0.0(+

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.

jpeg2000经典著作英文原版书籍，学习jpeg2000不可多得的参考资料。

SDL2库 + VisualStudio2022项目工程源代码，SDK、SDL2_image、SDL2_ttf。 x64位工程编译通过。

可以用来将image镜像文件写到U盘上，是个不错的软件。本人是安装Chrome OS - Vanilla时需要，才从网上下载的，特地来分享

概述 Triangler是使用生成低多边形图像的工具。 目录 样本 执照 安装 下载Windows Binary 您可以下载Windows二进制文件。 请注意，Windows二进制文件比从源代码运行的速度慢。 下载页面 注意：二进制发行版通常较旧，需要重建。 有关用法，请参见#usage部分。 从源头运行 您需要Python 3.6或更高版本。 我强烈建议使用Anaconda虚拟环境。 您可以在此处下载Anaconda 。 请按照下面的手册使用Anaconda为Triangler创建python虚拟环境。 $ conda create -n triangler python=3.8 $ activate triangler (triangler)$ git clone https://github.com/tdh8316/triangler.git (triangler)