此仓库是AWESOME摄影测量项目,应用程序,工具和资源的集合。 标有的项目 是开源软件,并链接到源代码。 标有的项目 是非免费的,可能需要花钱才能使用。 随意贡献/加星/分叉/拉取请求。 任何建议和意见是值得欢迎的。 目录 科学会议 相关真棒列表 执照 致谢 定义 根据K. Schindler和W.Förstner的摄影测量学定义: “摄影测量学是从图像中获取有关物理环境信息的科学技术,重点是在测量,制图和高精度计量学中的应用。摄影测量学的目的是为这些工程任务提供自动化或半自动化的程序,着重于指定的准确性,可靠性和信息完整性。” 资料来源:K. Schindler和W.Förstner的摄影测量(2020)。 于:《计算机视觉:参考指南》,第二版。 摄影测量软件 Agisoft变形 麦克麦克 MVE OpenDroneMap Pix4D 现实捕捉 确保
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冈萨雷斯 习题讲解 第四版, 英文版需要自己翻译, 数字图像处理
2022-12-01 14:24:44 62.98MB 图像处理 习题答案
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这是论文《Gaussian Pyramid Based Multiscale Feature Fusion for Hyperspectral Image Classification, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(9), 3312-3324》的代码,更多详情可在纸上找到。 如果你使用这个演示,请引用这篇论文。 要运行此演示,您应该先下载 libsvm-3.20。 libsvm-3.20可从https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/获得
2022-11-30 20:39:24 11.4MB matlab
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matlab图像均衡化代码基于#归一化Gamma变换的对比度有限自适应直方图均衡和色彩校正,用于沙尘图像增强 石正豪,冯亚宁,赵明华,张二虎,何立峰 IET图像处理。 14(4):747 -756,2020。 在本文中,我们提出了一种基于归一化伽玛变换的对比度有限的直方图均衡化方法,并带有色彩校正,以增强沙尘图像。 #先决条件Windows 10 + Matlab 2018b #Demo #Metric您可以运行PSNRSSIM以获得定量结果 #数据集 #Citation如果您使用了此代码,请引用我们的出版物! 谢谢你 #致谢 非常感谢所有合著者!
2022-11-30 17:27:23 93KB 系统开源
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这是论文“Density Peak Clustering-based Noisy Label Detection for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, (Accepted)”的代码,更多细节可以在论文中找到。 如果你使用这个演示,请引用这篇论文。 要运行此演示,您应该先下载 libsvm-3.22。 libsvm-3.22 可在https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 获得
2022-11-30 10:29:35 9KB matlab
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使用K均值的体外LSCI图像中的血管定位 该存储库具有实现会议文章中描述的方法的功能:使用在“ 图像在体外的LSCI图像中进行血管定位” ,这是项目“血管的可视化和定位”的一部分而开发的。 抽象的 激光散斑对比度成像中血管的可视化和定位是生物医学应用(例如皮肤病学,神经科学和眼科学)中的一项重要任务,因为它可以确定血管的存在并评估诸如血流的性质。 这项工作建立了可视化方法的综述,用于对比度计算和激光散斑对比度成像的改进。 另外,通过聚类以自动方式提出了血管的定位。 结果表明,血管的定位很大程度上取决于对比度的计算和改善。 如果血管和生物组织区域彼此分开得很好,并且噪声水平较低,则K均值聚类是在激光斑点对比成像中定位血管的强大工具。 内容 组织 没有声明其他内容目录。 贡献者 算法,应用程序和工具的代码由以下人员贡献: F. Lopez-Tiro,H.Peregrina-Barreto,J
2022-11-29 22:48:27 5KB matlab image-processing image-segmentation lsi
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unet 训练结果 image-segmentation-keras-master
2022-11-28 12:25:39 667.02MB ai
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数字图像处理,冈萨雷斯,文字版,英文版,第三版,解答,国内外经典教材
2022-11-28 11:38:33 78KB 数字图像处理 第三版 答案
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人脸识别 这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架,并基于 论文上完成的,其中主要分为四大块:人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下: 人脸检测:使用的是 mtcnn 网络,模型大小约 1.9MB,耗时约 30ms; 人脸矫正:OpenCV 的仿射变换,耗时约 0.83ms; 提取特征:使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络,耗时约30ms; 特征比对:使用曼哈顿距离,单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms; 注册人脸 注册人脸的方式有两种,分别是: 打开相机注册: $ python register_face.py -person Sam -camera 按 s 键保存图片,需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。 导入人脸图片: 保证文件的名字与注册人名相
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章毓晋编著的《图像工程》第2版下册图像理解,很经典的图书,图像学入门必备,高清PDF版本
2022-11-26 22:19:50 107.77MB Image Engineerin Image Understand
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