今天小编就为大家分享一篇Python实现图像的垂直投影示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于yolov5算法实现人员检测识别，并且对视频与图像中的行人进行人员统计，最后用tkinter实现前端展示，并且最终会对行人进行阈值比较，超过阈值进行报警通知（弹框提示）。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现图像质量评估标准SSIM 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： MATLAB实现full-reference 图像质量评估标准SSIM的程序源码，包含完整代码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

【图像隐写】基于LSB+DWT+DCT三种算法实现图像和音频水印嵌入提取含Matlab源码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

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学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近，卷积神经网络（CNN）与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下，获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果，而在后一种情况下，生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中，我们提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块：（a）并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征；（b）跨多分辨率流的信息交换；（c）空间和渠道关注机

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EfficientNet_classification。EfficientNet在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用。该文件包含python语言编写的model文件、my_dataset文件、predict文件、train文件、配置文件等。能够实现训练自己的数据集进行图像分类，以及对训练后的网络进行测试。EfficientNet利用NAS(Neural Architecture Search)搜索技术，将输入分辨率，网络的深度、宽度三者同时考虑，搭建更nice的网络结构。EfficientNet-B0的网络框架，总体看，分成了9个Stage：Stage1 是一个卷积核大小为3x3，步距为2的普通卷积层（包含BN和激活函数Swish）；Stage2～Stage8 是在重复堆叠 MBConv 结构；Stage9 是一个普通的1x1的卷积层(包含BN和激活函数Swish) + 一个平均池化层 + 一个全连接层组成