形象隐秘 关于 图像隐写术（在图像中隐藏/编码信息（文本））Web应用程序。 使用的框架： 工作图 基于LSB的图像隐写术 LSB隐写术是一种隐写术技术，其中我们通过用要隐藏的消息位替换图像的最低有效位来隐藏图像中的消息，因为LSB仅被更改，因此人类的眼睛无法检测到其中的变化。 加密演算法 开始 输入：Cover_Image，Secret_Message; 将Secret_Message转换为文本； 将文本转换为Binary_Codes； 将BitsPerUnit设置为零； 将消息编码为Binary_Codes； 为bitsPerUnit加2个单位； 输出：Stego_Image; 结尾 解密算法 开始 输入：Stego_Image 计算BitsPerUnit; 解码All_Binary_Codes; 对于bitsPerUnit，移动2个单位； 将Binary_Co

想象字幕模式 使用CNN编码器和RNN解码器为图像生成标题。 生成字幕的示例： 产生的字幕：一名穿着白衬衫的女人在网球场上打网球 产生的字幕：一个女人在田野里骑马 生成的标题：上面有很多浇头的比萨 获取数据集的相关链接： 训练图像 验证图片 训练和验证的字幕

Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition，关于用于一次性图像识别的连体神经网络的论文，方便深入图像深度学习

用于Python和Matlab的NifTI图像转换器（nii2png） 使OpenCV用户欢欣鼓舞，它是一种实际上有效的轻量级神经成像.nii至.png转换器。 现在支持Python3和Matlab 2017b！ 环境 Python 3.7（或Matlab 2017b） Matlab用法 将脚本添加到路径。 只需输入以下内容并按回车即可运行它： nii2png 选择您的工作目录。 选择您的NIfTI映像。 如果需要，请旋转图像： >> Would you like to rotate the orientation? (y/n) >> y >> OK. By 90° 180° or

matlab自相关代码仅供学术使用 它包含以下描述的图像去模糊算法的实现： @inproceedings{pan2019phase, title={Phase-only image based kernel estimation for single image blind deblurring}, author={Pan, Liyuan and Hartley, Richard and Liu, Miaomiao and Dai, Yuchao}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={6034--6043}, year={2019} } 如何使用 这些代码已在具有Intel Core i7-4790 CPU和6 GB RAM的ubuntu 14.04 LTS 64位版本的MATLAB 2015b（64位）中进行了测试。 打开包装。 运行“ main_uniform.m”。 用户指定的参数： 用户需要指定一些参数。 “

HEIF图像扩展 32位 64位，win10/11 内含版本：v1.0.50272.0、v1.0.43012.0 CopyTrans HEIC for Windows 含版本 v2.000 及 v1.009

基于LVGl图片转换离线版封装的小工具，不仅有界面，还可以一键生成到项目里哦

Highlights • Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine and Karacadag rice varieties were used. • The dataset (1) has 75K images including 15K pieces from each rice variety. The dataset (2) has 12 morphological, 4 shape and 90 color features. • ANN, DNN and CNN models were used to classify rice varieties. • Classified with an accuracy rate of 100% through the CNN model created. • The models used achieved successful results in the classification of rice varieties. Abstract Rice, which is among the most w

CLIP-GEN 是一个 Language-Free 的文本生成图像的方法，它不依赖图文训练样本，通过预训练 CLIP 模型的强大表征能力，只需要图片数据就可以训练出一个文本生成图像的模型。该方法的基本原理是：CLIP-GEN 首先会训练一个 VQ-GAN，把图片映射到离散空间；然后再训练一个 GPT 模型，把 CLIP embedding 映射到 VQ-GAN 的离散空间；由于在 CLIP 中，文本和图像共享一个特征空间，在 inference 的时候我们就可以通过同样的方法把文本映射到 VQ-GAN 的离散空间，然后 decode 为 RGB 图像。

Movie Image to Particles 2.0.unitypackage插件，Unity2018.3亲测可用。图片转粒子插件，CSDN首发。