该论文介绍特征相似度用来评价图像质量，比较经典的算法，是各类先进算法的参考对象，值得学习。

Windows环境（x86\x64）下Android分区、固件SoC Amlogic、Rockchip和Allwinner的解包和解包程序（多语言、多格式、带自动化元素） 该实用程序可以重建解包的分区，也可以解包和打包固件本身。

Breast Ultrasound Image Classification Based on Multiple-Instance Learning

在这项工作中，我们正在尝试对X射线或CT扫描图像进行分割，以检测颈椎病。 这项工作用于通过机器学习算法实现对X射线图像的颈椎病的检测。 该任务基于对子宫颈图像骨骼中疾病的早期检测，然后使用FCM分类器进行分类以找到准确性参数。 在这里，作为宫颈图像的数据集用于此医学成像相关研究。 这已成为全世界的主要疾病之一。 此处，噪声添加和滤波过程使用中值滤波完成，而分割使用阈值，基于形态学，基于FCM的分割方法完成，特征的提取也使用Kirsch模板和形态学闭合完成。 在这里，FCM方法用于查找更多的群集区域。 在这种情况下，通过自适应方法产生的性能比从宫颈图像检测和分类疾病的准确性高出70％。 同样，该方法提供了更少的执行时间段以准确地识别疾病。

在PyTorch中使用残留遮罩网络进行面部表情识别 论文的实现。 现场演示： 方法1： 从pip安装 pip install rmn 通过以下Python脚本运行视频演示 from rmn import video_demo video_demo () 方法二： 克隆仓库并通过pip安装软件包 git clone git@github.com:phamquiluan/ResidualMaskingNetwork.git cd ResidualMaskingNetwork pip install -e . 在rmn包中致电video_demo from rmn import video_demo video_demo () 方法3： 模型文件：（此检查点在VEMO数据集上训练，请在./saved/checkpoints/目录中找到） 下载2个文件： 和用于面部检测OpenCV 。找到当前目

仅仅用于学习交流，PDF文档，Image J软件简单易学，其官方网站可以下载更多插件，希望对大家有所帮助！

verilog_image_filters 这是用于在Verilog HDL中设计不同图像过滤器模块的存储库。 当前，它包含以下模块：-a）Sobel滤波器-在一个周期内接受大小对应于其分辨率的nxm像素矩阵，并执行3 x 3卷积。

目前人为扭曲的图像质量评价(IQA)数据库规模较小，内容有限。较大的 IQA 数据库内容多样化，有利于 IQA 深度学习的发展。我们创建了两个数据集，康斯坦茨人为扭曲图像质量数据库(kADID-10k)和康斯坦茨人为扭曲图像质量集(kADis-700k)。前者包含81个原始图像，每个图像在5个水平上被25个失真降级。后者有140,000个原始图像，每个有5个降级版本，其中失真是随机选择的。我们在 KADID-10k 上进行了一个主观的 IQA 众包研究，得到了每幅图像30个退化类别评分(DCR)。我们认为，注释集 KADID-10k 和未标记集 KADIS-700k 可以通过弱监督学习充分挖掘基于深度学习的 IQA 方法的潜力

很小巧的文字转为图片工具，可设置文字的背景图片，文字可设置字体与颜色

图像去噪综述论文：Deep Learning on Image Denoising: An Overview