spec-img-finesse 在他们的工作Makantasis等。 （2015年）表明，使用CNN，高光谱图像可以成功分类。 CNN可以对像素的光谱和空间特征进行编码。 特征的从低到高层次结构极大地提高了分类性能。 在我们的CNN实施中，我们使用层修剪和层压缩方法扩展和优化了它们的方法。 每个植物在电磁频谱上都有其独特的频谱“特征”，可以使用高光谱传感器捕获该特征。 将图像中的高光谱带作为特征，将每个像素作为样本，利用卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）对植物进行分类。 CNN优化有助于防止过拟合，加速推理并减少其在内存，电池和计算能力方面的资源。 Keras 2.1.5与Tensorflow 1.7.0结合使用。 使用了印度松树数据集。 使用支持多项式的SVM可以达到83.9％的测试精度，而使用CNN可以达到99.2％的测试精度。 可以在项目报告“使用高光谱图像进行植

An Efficient SVD-Based Method for Image Denoising 代码

chrome：用于siomizchrome的Docker自动化构建存储库-通过VNC（或通过Chrome远程桌面）进行Google Chrome浏览器

基于排列扩散结构，提出了一种基于广度优先搜索和动态扩散的更灵敏的混沌图像加密方案，以提高安全性和敏感性。 在置换阶段，通过广度优先搜索遍历普通图像，然后执行整个置换以获得混洗序列。 类似地，通过广度优先搜索重新排列扩散密钥流。 此外，提出了一种动态扩散方法，以在扩散阶段对混洗后的序列进行加密，可以确保对每个像素的加密与所有其他像素有关，并可以提高密码系统的灵敏度。 在每个阶段，此方案中的超混沌系统都会生成伪随机序列。 仿真结果和性能分析表明，该方案在抵抗暴力攻击，统计攻击和差分攻击方面具有优良的性能和较高的安全性。

快速数字图像修复 使用C ++和OpenCV“快速数字图像修复”的实现。 要求 OpenCV 2.X或更高版本 示例结果 从左到右，具有500次迭代的输入，掩码和输出（结果）。 输入：3通道彩色图像 遮罩：3通道黑白图像 输出：3通道彩色图像 笔记 未实现边缘感知的修补。 参考 MM Oliveira，B.Bowen，R.McKenna，Y.-S。 Chang：快速数字图像修复，Proc。 的。 Conf。 可视化，成像和图像处理（VIIP），第261-266页，2001年。

此应用程序允许您加载图像文件并将其转换为gerber文件。 为了获得最佳结果，您可以在创建输出文件之前调整颜色和公差滤镜并查看预览图像。 演示视频：https://www.youtube.com/watch?v=RdQ_jO0g25A此应用程序的有用信息：https://imagetogerber.wordpress.com/ ImageToPcb和其他项目：https://linktr.ee/jesquerradevelopment应用程序对您很有用，请使用上方的“捐赠”标签进行捐赠。

Acronis True Image Enterprise Server 9.5简体版(光盘版).iso,主要用于创建系统一键恢复和光盘引导修复

从头开始图像处理 这是什么？ 该存储库包含许多有趣的图像处理算法，这些算法是从头开始编写的。 阅读这些代码将使您对这些算法的原理有一个全面的了解。 我也有关于这些算法的视频教程。 去看看你是否会说中文:-) 执行所有代码都是用python3.7或C ++编写的您可能需要的模块： Python： numpy用于matix计算 matplotlib用于读取和显示图像 opencv2用于某些图像操作 C ++： 的opencv2 用法您始终可以通过以下方式运行python脚本： python script.py 对于c ++，您需要先编译cd build cmake .. make 完成后，您可以通过以下方式运行可执行文件： ./Main 只要确保您在正确的路径中放置了图像，就可以对代码进行一些修改以处理其他图像。 玩得开心！ 内容 坎尼边缘检测它是一种提取图像边缘的算法。 霍夫

运行平台VS2013+OpenCV2.4.8，运行通过。

Microsoft Office Document Image Writer.exe