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)

全景OpenCV 从stitch_final.py的文档中 用法：pythonitch_final.py -dest <目标文件名.jpg> 用法： （例子） ： 请将存储库克隆到工作文件夹。 执行以下命令 pythonitch_final.py images / destination.jpg 它将询问是否要修剪或旋转，请按照给定的指示进行操作。 图像将显示并保存到给定的目的地。 [理论等稍后添加]-维护中的回购...！ 上班的人，是吗？ :)

查找项目中没有被使用的image

实现图片装载，正向逆向给定角度旋转、归位。

Keras CNN分类器 该存储库提供代码以根据Tensorflow 2.0中Keras API提供的预训练卷积神经网络（CNN）设置和训练自己的图像分类器。 您可以利用转移学习对自己收集的数据集进行训练，或者从头开始训练网络以比较大型数据集的性能。 如何使用 这个仓库的主要代码包含在ClassifierCNN类Classifier.py 。 您真正需要做的就是导入该类，设置一个适当的实例来指定所需的数据集和模型，一切顺利。 下面提供了一些示例： # Import pre-trained Keras CNN Model from keras.applications.densenet import DenseNet169 # Import ClassifierCNN class from Classifier import ClassifierCNN # Instantiate clas

这是关于图像处理的电子书，高清，最新版本，经典著作，英文版

caffesshgpu docker image