针对图像中存在的对数螺旋线形状，提出了一种有效的对数螺旋线拟合方法。首先根据螺旋线的性质将已知图像中螺旋线的中心点约束在一个较小的区域内进行搜索，然后将从图像中获取的直角坐标系下的数据点通过坐标变换转换为能用直线形式表示的数据点，将对对数螺旋线的拟合转换为对直线的拟合。这一方法能快速、准确地拟合出图像中存在的对数螺旋线。

1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

OTA7290B 是一款高度集成的 1803 通道源极驱动器，带有 MIPI 接口，带有时序控制器，适用于中尺寸彩色 TFT-LCD 面板。 OTA7290B 将源极驱动器、时序控制器、VCOM 缓冲器、伽玛缓冲器、GIP、图像处理单元和 MIPI 接口集成到单芯片中。 OTA7290B 支持具有多点和直接模式的 MIPI。源输出支持 8 位分辨率和 256 级灰度。可通过引脚控制为所有控制功能设置操作参数。 特殊电路架构专为降低功耗而设计。

基于FPGA的数字图像处理,是一篇学术论文，个人感觉含金量不错相当有价值的看看。尤其对于整体平台的建立，解码和分析，非常有借鉴意义。

基于FPGA的图像处理论文集合，视频采集、压缩、消旋等图像处理的应用 一个100多篇

随着红外焦平面阵列技术的快速发展，红外成像系统实现了高帧频、高分辨率、高可靠性及微型化，在目标跟踪、智能交通监控中得到了越来越多的应用，并向更加广泛的军事及民用领域扩展。实时红外图像处理系统一般会包括非均匀校正、图像增强、图像分割、区域特征提取、目标检测及跟踪等不同层次的实时图像处理算法，由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，因此实时红外图像处理系统必须具有强大的运算能力。目前有些红外图像处理系统使用FPGA实现可重构计算系统[1]，运算速度快，但对于复杂算法的实现难度比较高，且灵活性差。大多数红外图像处理系统则采用DSP+FPGA的硬件架构[2]，其中DSP负责实现图像处理算法，FPGA

编译好的VTK静态库和头文件 为不想花时间编译的朋友提供方便

该程序实现了对图像和视频的基本处理技术方法，是基于Simulink搭建方法的，简易高效。

基于神经网络的退化图像复原算法是一种通过训练深度学习模型来恢复退化图像质量的方法。这种算法利用神经网络的强大表示学习能力，能够学习从模糊、噪声等退化图像中提取出干净、清晰的原始图像信息。

使用ESRGAN增强压缩图像的主观质量 0.背景 PyTorch实施压缩图像的主观质量增强。 注意：网络结构，数据集和训练方法与原始论文不同。 随时联系： ryanxingql@gmail.com 。 1.预先要求 1.1。 环境 乌本图20.04 LTS CUDA 10.1 烟火1.6 软件包：TQDM，LMDB，PYYAML，OPENCV-PYTHON，SCIKIT-IMAGE，TENSORBOARDX，LPIPS 假设您已经安装了CUDA 10.1，则： git clone --depth=1 https://github.com/RyanXingQL/SubjectiveQE-ESRGAN cd SubjectiveQE-ESRGAN/ conda create -n esrgan python=3.7 -y conda activate esrgan pytho