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叶脉提取 从扫描的叶子组中提取叶脉并保存一些有价值的数据，例如曲率。 完毕： 使用K均值获取当前组中每个叶子的顺序，然后使用Radon变换拉直叶子图像。 使用改进的动态Canny +区域生长（具有两个方向）从扫描的叶组中提取叶脉。 使用DFT（离散傅里叶变换）评估离散静脉点的曲率。 使用曲线拟合来计算主静脉和子静脉之间的角度。 作者：彭铮。 项目期限：6/2017〜12/2017，同时仍需要完成一些数据格式化工作。 Required_pa​​ckages： 麻木 科学的 的OpenCVPython的 scikit图像 scikit学习 matplotlib xlsxwriter 基本方法： 预处理： on变换。 充水。 K均值 萃取： 改良后的Canny。 区域增长。 数据格式： 离散傅立叶变换。 骨骼化。 曲线拟合。 用法： 将扫描的叶组图像放在“

Lambda网络-Pytorch λ网络的实现，这是ImageNet上达到SOTA的一种新的图像识别方法。 新方法利用λ层，该层通过将上下文转换为称为lambda的线性函数并将这些线性函数分别应用于每个输入来捕获交互。 安装 $ pip install lambda-networks 用法 全球背景 import torch from lambda_networks import LambdaLayer layer = LambdaLayer ( dim = 32 , # channels going in dim_out = 32 , # channels

RetinexNet 这是RetinexNet的Tensorflow实现 深度Retinex分解，可增强弱光。 在BMVC'18（口头介绍）中 ， ，，。 （*表示平均分担） ， 要求 Python Tensorflow> = 1.5.0 numpy，PIL 测试用法 要使用我们的模型快速测试您自己的图像，您可以运行 python main.py --use_gpu=1 \ # use gpu or not --gpu_idx=0 \ --gpu_mem=0.5 \ # gpu memory usage --phase=test \ --test_dir=/path/to/your/test/dir/ \ --save_dir=/pa

Computer Vision with OpenCV3 and Qt5 电子书 和 源代码

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Tensorflow 2.0实时多人姿势估计 什么是新的 2020年10月5日 将模型转换为新的 在Mobilenet V3基础上添加了一个新的openpose模型。 添加了对库依赖 标记为“ v1.0”的旧代码可用。 此存储库包含keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation项目的新升级版本，以及一些其他脚本和新模型。 我在Tensorboard中添加了最终热图和paf的可视化。 每100次迭代，会将一张图像传递给模型。 预测的热图和paf记录在Tensorboard中。 您可以每隔几个小时检查一次直观的预测显示，因为它可以很好地了解训练的执行情况。 脚本和笔记本 该项目包含以下脚本和jupyter笔记本： train_singlenet_mobilenetv3.py-本文提出的用于新模型的训练代码，。 我用Mobilenet V3替换了VGG。 简化模型，只有3 pafs和1热图。 train_2br_vgg.py-旧的CMU模型的训练代码（2017）。 这是旧仓库keras_Realtime_Multi-Person_Pose_E

Adrian Rosebrock-Deep-Learning-For-Computer-Vision-全三册(Starter，Practitioner，ImageNet bundle)PDF高清-带目录和标签-以及start章节代码.1,2,3三本书从基础到入门提高，很好的资源

计算机视觉几何方面的经典书，搞slam或者几何都必读