C＃库，用于在JPEG图像文件中读写EXIF标签

使用Python和Opencv实现智能图像处理的入门级教程 附带示例

本书介绍图像处理知识，并用matlab进行了实现。无论对于matlab使用者，还是图像处理工作者，都是值得参考的书籍。

医学图像的语义分割 Unets在Keras X线片中肺分割的实现 关键细节 用Keras实现Unet 基于工作 从获得的用于训练的分段数据 物品 细节 输入 256 x 256灰度X射线图像 输出 256 x 256分割图 火车图像 110 手动火车口罩 110 验证图片 28岁 手动验证蒙版 28岁 感谢为的keras实现 改进了在keras中与图像生成器一起动态运行并在训练时进行扩充的功能 依存关系 凯拉斯2.1.5 脾气暴躁的1.14.2 OpenCV2.4.9.1 只是用它来写和调整图像大小 如果愿意，可以用PIL代替 注意事项 运行时，请确保X射线和图像位于单独的文件夹中并具有相同的标签 在data /中遵循类似的文件夹层次结构可以使您的工作更轻松；） 奔跑的Unets # Initialize the Unet u1 = Unet () # Round one

pytorch-CycleGAN 一个清晰易读的CycleGAN的Pytorch实现（ ） 先决条件 该代码旨在与Python 3.6.x ，尚未在以前的版本中进行过测试 按照的说明进行当前设置 在漂亮的Web浏览器视图中绘制损耗图并绘制图像 pip3 install visdom 训练 1.设置数据集 首先，您需要下载并设置数据集。 最简单的方法是使用UC Berkeley信息库中已经存在的数据集之一： ./download_dataset 有效的<数据集名称>是：apple2orange，summer2winter_yosemite，horse2zebr

车辆速度检测 使用OpenCV检测车辆速度的简单python代码

iso2mesh：Iso2Mesh-用于MATLABOctave的3D曲面和体积网格生成器

压缩包包含两个文件： 1、特征提取与图像处理第二版影印版； 2、Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision(3rd)最新第三版，这个是高清文字版哦

GEE学习ppt

使用MATLAB进行流星检测 使用图像处理工具箱和霍夫变换通过MATLAB进行流星探测 项目目的- 在这个项目中，我尝试通过应用霍夫变换原理和其他可用的系统功能，使用各种描绘可能流星的夜空图像来检测流星。 涉及的步骤- 将RGB图像转换为等效的灰度图像。 然后将灰度图像转换为二进制图像，其中1代表所有白色值，0代表所有黑色值。 然后，通过可用的平滑技术对图像进行进一步处理，并对其进行过滤以去除噪声。 使用MATLAB中可用的霍夫函数，即（霍夫）实现标准霍夫变换（SHT）。 霍夫变换旨在使用线的参数表示来检测线： rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) 其中变量rho是沿垂直于直线的矢量从原点到直线的距离。 theta是x轴与该向量之间的角度。 霍夫函数生成参数空间矩阵，其行和列分别对应于这些rho和t