摘要：为了实现农作物图像多目标的准确识别，提出了四连通或八连通的连通域判别法。 利用 MATLAB 的数值计算、图形处理和可视化建模以及动态仿真等功能，对黄瓜植株花朵图像预处理，去除干扰目标， 对目标处理结果进行整合，进而得到多目标处理结果。 结果表明该方法依据图像信息即可有效地实现多 目标的分离和识别。

计算机视觉-【学习笔记】

使用opencv-python对两段视频进行场景合并，得到是合并后的全局视频场景。文件中已经包含了两段测试视频，两段不同格式的结果视频，以及运行的结果图和项目代码，只要结合简单的python+opencv环境就能很容易运行。

计算机视觉与图像处理： 只需要基础的Python编程知识，了解Pytorch、TensorFlow等框架 就可以学些，有利于找工作就业。 1.涉及单阶段、双阶段目标检测算法、Deeplabv3+图像分割算法、服务端模型与移动端模型部署实战；2.算法原理及源码讲解、加速方法/技巧；3.三大项目实战，训练推理及部署落地等；4.《无人驾驶车道线分割》、《口罩实时检测》、《活体人脸身份识别》等应用，及输出C/C++的.so文件。

opencv视觉图像处理多种方法

vs2013MFC+OpenCV3进行基本的图像处理程序,比如滤波、边缘检测、锐化、色彩转换等，适用于新手入门学习参考。

本期关于图像动漫化的深度学习资料非常适用于： 制作毕业设计：基于深度学习的毕业设计；（ofter独家出品） 理解深度学习：深度学习的实际应用；（理论付诸于行动） 设计工具APP：图像处理的设计及实现。（设计APP及使用） 1、运行环境 1.1 深度学习框架：tensorflow 1.2 预训练模型：AnimeGanV2 1.3 编程语言：前端Vue，后端flask-python 2、图片数据集 2.1 AnimeGanV2模型训练图片 2.2 备用-卡通图片（cartoon） 2.3 备用-漫画图片（anime） 3、代码使用说明（前后端） 3.1 运行环境（含模型、框架、安装库） 3.2 代码说明（含项目结构、核心代码） 3.3 运行说明（含本地后端、本地部署、云服务器部署） 3.4 运行效果及改善点 4、图像动漫化论文 4.1 CartoonGan 4.2 AnimeGan

使用opencv必备文件，内附使用说明，操作方便。 CvvImage 头文件、cpp,可直接添加使用(CvvImage header files, cpp, can be added directly)。opencv在MFC中显示图像要用到CvvImage类，但在opencv2.3.1的版本中，已经找不到这个类了。opencv在MFC中显示图像需要用的一个叫做CvvImage的类的DrawToHDC()的函数。 我们可以自己建立一个CvvImage.h和一个CvvImage.cpp的文件，添加到工程中。这样我们在工程中包含上这个CvvImage.h的头文件，就可以正常的按照以前的方式使用CvvImage类将图像绘制到MFC控件中了。

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，形状度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

几个典型的点扩散函数：  大气湍流造成的传递函数 ② Gauss退化函数 Gauss退化函数是许多光学成像系统最常见的退化函数，它是光学系统衍射、像差等因素的综合结果，其表达式为: 其中，K是归一化常数，a是一个正常数， 表示模糊程度，C是 的支持域。由于Gauss函数的傅立叶变换仍是Gauss函数，并且没有过零点，因此Gauss退化函数的辨识不能利用频域过零点进行。