图像作色综述：Image Colorization: A Survey and Dataset

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models机翻

综述报告

matlab合并代码窗口 Visual-watermarking-system-based-on-digital-image 数字图像可视化水印系统的设计与实现 (LSB算法、DCT算法、随机间隔算法、区域校验位算法、图像降级算法、图像降级算法改进等6种数字水印算法的实现) 程序介绍 这是源自我的本科毕业设计的程序，使用Python实现了一个数字图形可视化水印系统。 因为在毕设过程中，发现目前全网涉及到数字水印算法99%都是用matlab实现的，几乎没有合适的Python实现代码，于是只能参照matlab代码和算法原理，自己实现Python代码，在实现过程中也遇到了不少问题。所以我将实现成功的代码分享出来，有需要的人可以少走一些弯路，少费工夫 并且截取部分毕业论文，上面有较为详细的操作演示 论文获得2020本科优秀毕业论文 功能 LSB基本算法 随机间隔算法 区域校验位算法 图像降级算法 图像降级算法改进 DCT算法 运行方式 直接运行即可 main.py是源代码 main.exe是用pyinstaller导出的exe可执行程序(因较大没有上传) GUI使用的Tkinter，因为涉及多

cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py:

图像扭曲是一种变换，它映射一个图像平面中的所有位置到第二个平面的位置。 它出现在许多图像分析问题中，无论是为了消除由相机或特定视角引入的光学失真， 使用地图或模板注册图像，或对齐两个或多个图像。 的选择扭曲是平滑失真和实现良好匹配之间的折衷。 可以通过为经线假设参数形式或对其进行约束来确保平滑度使用微分方程。 匹配可以通过要对齐的点来指定， 通过图像之间相关性的局部测量，或通过边缘的重合。 参数和非参数的扭曲方法和匹配标准，被审查

matlab傅里叶描述子代码Image_Segmentation_and_Feature_Extraction 这是一个有4个任务的项目。 图像分割和特征提取技术是在MATLAB环境中实现的。 任务1 –全局阈值 该项目的第一个任务是编写一个实现迭代阈值的程序。 该程序将用于分割给定的图像。 算法方法在以下几点中定义： 选择T的初始估算值。 使用T分割图像。 计算G1和G2的平均值。 计算新的阈值Tnew = 0.5 *（m1 + m2）。 重复步骤2至4，直到T的变化足够小为止。 任务2 –大津的门槛 该项目的第二个任务是从头开始实施Otsu的最佳阈值算法。 Otsu的算法包括以下步骤： 计算输入图像的标准化直方图。 计算累积和P（k）。 计算累积均值m（k）。 计算总体强度平均值mg。 计算类间方差sigma（k）。 获得Otsu阈值Kopt作为具有最大sigma的k的值。 任务3 –链码 在这一部分中，我们给出了带有镜面噪声的圆形笔触图像。 该问题的目的是获得Freeman链码，最大对象的外边界的第一差以及该码的最小大小的整数。 任务4 –傅立叶描述符 该项目的最后一部分是关于傅

这几天研究了下模糊特效，看了很多文章，其原理就是拿取图片或屏幕数据，然后将周围的元素和目标位置的颜色值进行一个融合计算，然后自己写了一个小小的测试程序。 这个模糊也可以分成两种，一个是自身模糊，一个是从屏幕上取值进行模糊。第一个用于一些小的列表展示，比如未解锁时，是模糊的。第二个是凸显弹框效果的，将背景都模糊掉，自己将这个稍微加强了些可以指定模糊一个位置。 针对移动平台，使用高斯模糊，其实效率不是很高，如果要很好的效果，那么速度卡；如果要速度快，那么效果达不到要求。但是还是在这里记录下，兴许以后能用上。 先说第一个，挂在Image下的模糊特效。 Shader Custom/FrontBlu

轻量级Mat和imread（）/ imwrite（）/ imshow（）SmallCV轻量级Mat和imread（）/ imwrite（）/ imshow（）。 基本用法：#include #include“ smallcv.hpp” int main（）{std :: string image_path =“ mingren.jpg”; sv :: Mat image = sv :: imread（image_path）; sv :: rgb_bgr_swap_inplace（image）; sv :: imwrite（“ mingren_swap.jpg”，image）; sv :: imshow（“ mingren”，image）; sv :: waitKey（0）; sv :: imwrite（“ mingren_swap.bmp”，图片）； 返回0; }示例屏幕截图：

Robert,sobel图像轮廓提取代码，不是matlab自带函数！(Robert, sobel image contour extraction code, not matlab own function!)