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？ :)
2022-12-21 21:18:28
5.69MB
1
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
2022-12-20 16:44:36
6KB
1
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
2022-12-18 20:58:08
16.55MB
1
自导网络快速图像去噪
SGN的PyTorch实现以及给定噪声范围的估计PSNR
训练
我在Python 3.6和PyTorch 1.0环境上训练了此SGN。 培训策略与论文相同。 您可以使用以下脚本对自己的数据进行训练（请注意，您需要修改数据集路径）：
cd SGN
python train.py or sh zyz.sh
测验
我使用ILSVRC2012验证集对4个NVIDIA TITAN Xp GPU进行了培训，并在1个TITAN Xp GPU上进行了测试。 详细信息显示在代码train.py 。 该演示来自SGN的ILSVRC2012验证集（mu = 0，sigma = 30，batchsize = 32、1000000次迭代）。
左：干净的图像（从COCO2014验证集中选择，COCO_val2014_000000264615.jpg）
中：加性高斯噪声+清晰图像
右
2022-12-15 22:52:09
2.47MB
1
春天引导graalvm
这个示例项目展示了如何使用GraalVM本机映像将基于Webflux的Spring Boot应用程序编译成本机应用程序
该项目在这里展示了当前可行的技术演示- 有望获得对Spring Boot的稳定GraalVM Native Image支持，Spring Boot 2.4将基于该版本。
可在Heroku上进行实时部署： :
该项目在某些文章中用作示例：
目录
Spring Boot是GraalVM的新手吗？
Spring Graal支持的当前状态：
注意： 是许多项目的保护伞-如果我们想加快启动速度并减少Spring Boot项目的占用空间，则需要关注。
Graal Native Image和SpringBoot
有一些很好的入门资源-例如正在 。
一个人可以告诉Native Image初始化Java类
# at build time:
native image --initialize-at-build-time=your.package.YourClass
# or at runtime
native image --initialize
2022-12-14 20:33:34
1.3MB
1