QPano QPano是基于Qt和Opencv的开源工具。 它可以帮助您轻松编辑图片。 必需的 视窗 Visual Studio 2017 Qt 5.11 OpenCV 3.4.2 如何贡献 在github上QPano项目并创建一个分支。 在该分支中提交，然后推送，然后创建一个提取请求以进行审查和合并。 如果您在使用QPano时遇到任何问题或发现错误等，请。 您可以做的事情：翻译，编写文档，Wiki，查找或修复错误，对该项目提出想法等。

Image Processing for Embedded Devices 介绍相机技术，从RAW到最后显示图像的技术细节

【原书名】Image Processing And Analysis: Variational, Pde, Wavelet, And Stochastic Methods 【中译名】图像处理与分析：变分，PDE，小波及随机方法 【出版社】Society for Industrial and Applied Mathematic 【作　者】Tony F. Chan;Jianhong Shen

RetinexNet 这是RetinexNet的Tensorflow实现 深度Retinex分解，可增强弱光。 在BMVC'18（口头介绍）中 ， ，，。 （*表示平均分担） ， 要求 Python Tensorflow> = 1.5.0 numpy，PIL 测试用法 要使用我们的模型快速测试您自己的图像，您可以运行 python main.py --use_gpu=1 \ # use gpu or not --gpu_idx=0 \ --gpu_mem=0.5 \ # gpu memory usage --phase=test \ --test_dir=/path/to/your/test/dir/ \ --save_dir=/pa

文字版PDF， 非转换PDF。数字图像处理，冈萨雷斯，文字版，英文版，第四版，英文版电子书：Digital Image Processing 4th Edition

深度学习在图像处理中的应用教程 前言 本教程是对本人研究生期间的研究内容进行整理总结，总结的同时也希望能够帮助更多的小伙伴。后期如果有学习到新的知识也会与大家一起分享。 本教程会以视频的方式进行分享，教学流程如下： 1）介绍网络的结构与创新点 2）使用Pytorch进行网络的搭建与训练 3）使用Tensorflow（内部的keras模块）进行网络的搭建与训练 教程目录，点击跳转相应视频（后期会根据学习内容增加） 图像分类 LeNet（已完成） AlexNet（已完成） VggNet（已完成） GoogLeNet（已完成） ResNet（已完成） ResNeXt (已完成) MobileNet（已完成） ShuffleNet (已完成) EfficientNet（已完成） 目标检测篇 Faster-RCNN/FPN（已完成） SSD/RetinaNet (已完成) YOLOv3 SPP (进

Digital Image Processing (Gonzalez Version, PDF version). Hope this book can help you and share the knowledge through the world.

Two-dimensional signal and image processing Two-dimensional signal and image processing

Java图像处理项目 DYimageFX-开源-图像处理项目 创建人：Yusuf Shakeel 日期：2014年1月26日，星期日 笔记 该项目处于开发阶段，因此文件将经常被修改。 我已经为该项目使用了NetBeans IDE 7.3.1。 它是一个免费软件，您可以从那里的网站[netbeans.org]（ ）下载它。 项目wiki [ ]（ ） 下载文件以在您的项目中使用它。 下载以获得更多详细信息。 您还可以下载整个。 执照 MIT许可证（MIT） 版权所有（c）2014 Yusuf Shakeel 特此免费授予获得该软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制使用本软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和此许可声明应包含在本软件的所有副本或

从理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间从理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化。和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化。