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android
多张
图片渐变切换控件
本来项目是用的viewpager实现的轮播滚动,但是客户觉得轮播的效果太大众化了,于是就要我们改成渐变切换的效果.听到这需求,我最先想到是给viewpager设置切换动画,但是无论怎么设置动画,都要手动切换的时候才有效果.于是我就自定义了一个控件,利用淡入淡出动画实现了这效果.
2023-01-04 14:22:47
569KB
Android
图片切换控件
1
无人机检测数据集,这个数据集包含了4000
多张
业余无人机的图像 (无人机)
无人机检测数据集,这个数据集包含了4000
多张
业余无人机的图像。(无人机) 无人机检测数据集,这个数据集包含了4000
多张
业余无人机的图像。(无人机) 无人机检测数据集,这个数据集包含了4000
多张
业余无人机的图像。(无人机)
2022-12-29 11:28:34
157.43MB
无人机
检测
数据集
图像
制作的鸟类数据集共200
多张
适用于yolo算法训练的数据集,和我的博客里面的教程配套,感兴趣的可以下载根据教程一步步操作一下。
2022-12-29 09:30:25
71.26MB
数据集
yolo
1
多张
图片转pdf工具
多张
图片转pdf工具
2022-12-27 15:22:37
16.36MB
PDF
图片
1
玉米叶片病害数据集,共4000
多张
图片
玉米叶片病害数据集,共4000
多张
图片,0普通锈病- 1306图像1灰色叶斑- 574图像2枯萎病-1146图像3健康- 1162图像 玉米叶片病害数据集,共4000
多张
图片,0普通锈病- 1306图像1灰色叶斑- 574图像2枯萎病-1146图像3健康- 1162图像
2022-12-23 15:27:59
160.78MB
玉米叶
病害
数据集
图片
轮胎图像(1000
多张
轮胎图片)经过人工标记的
这些是经过人工标记的轮胎图像(1000
多张
轮胎图片),用于图像分割。,并标记了标签。轮胎以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。对每个图像进行以下预处理像素数据自动定向(使用exif定向剥离)调整大小为416x416(拉伸)
2022-12-23 15:27:56
15.1MB
轮胎
图像
人工
标记
心脏肥大CT图像数据集(共500
多张
CT图像)
心脏肥大CT图像数据集(共500
多张
CT图像),此数据集经过处理并从原始数据集中取出。使用CSV信息,分离了心脏肿大的图像,用CLAHE处理,并将其调整为128*128的高度和宽度。训练图像和测试图像按11的比例等分。
2022-12-22 18:30:51
61.67MB
心脏肥大
CT
图像
数据集
Panorama-Image-Stitching-using-OpenCV:程序生成
多张
图像的全景图。 图像拼接,全景
全景OpenCV 从stitch_final.py的文档中 用法:pythonitch_final.py -dest <目标文件名.jpg> 用法: (例子) : 请将存储库克隆到工作文件夹。 执行以下命令 pythonitch_final.py images / destination.jpg 它将询问是否要修剪或旋转,请按照给定的指示进行操作。 图像将显示并保存到给定的目的地。 [理论等稍后添加]-维护中的回购...! 上班的人,是吗? :)
2022-12-21 21:18:28
5.69MB
opencv
machine-learning
image
computer-vision
1
python将
多张
图片合并为一个pdf文件
用python的PIL库和os库;实现功能:将某一文件夹下所有图片合并为一个pdf;使用步骤:1.将所有图片放在一个空文件夹下(不包含其他文件)2.更改photo_path = r'F:\python_learn\票据原件',在' '内填入文件夹绝对路径 3.更改im1.save(r'F:\python_learn\myImages.pdf', save_all=True, append_images=imagelist),在原'F:\python_learn\myImages.pdf'处填入pdf文件保存路径 4.运行img2pdf.py即可
2022-12-18 20:18:54
496B
python
图像转pdf
1
基于python实现
多张
图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z
基于python实现
多张
图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 基于python实现
多张
图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 基于python实现
多张
图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 图像拼接并非简单的将两张有共同区域的图像把相同的区域重合起来,由于两张图像拍摄的角度与位置不同,虽然有共同的区域,但拍摄时相机的内参与外参均不相同,所以简单的覆盖拼接是不合理的。因此,对于图像拼接需要以一张图像为基准对另外一张图像进行相应的变换(透视变换),然后将透视变换后的图像进行简单的平移后与基准图像的共同区域进行重合。 拼接效果:https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127721721#comments_24570232
2022-12-16 14:26:18
1.1MB
多张图像无缝拼接
PYTHON
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