基于matlab实现各种复杂图像处理技术：绝对误差和算法（SAD）找图像异同、频域滤波和空域滤波进行图像去噪、均值滤波去噪、维纳滤波器进行图像复原、sobel算子进行边缘检测、Hough变化进行图像校正，包含完整算法程序及图像处理结果

如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？在数学中，与变化率有关的就是导数。如果灰度图像的像素是连续的(实际不是)，那么我们可以分别原图像G对x方向和y方向求导数，获得x方向的导数图像Gx和y方向的导数图像Gy。Gx和Gy分别隐含了x和y方向的灰度变化信息，也就隐含了边缘信息。如果要在同一图像上包含两个方

“Towards Robust Vision Transformer” 论文的学习笔记 ViT模型存在的问题 RVT模型与RVT*模型设计规则 CAM与Grad-CAM

项目名：Image Filtering and Hybrid Images 简介：We will write an image convolution function (image filtering) and use it to create hybrid images! The technique was invented by Oliva, Torralba, and Schyns in 2006, and published in a paper at SIGGRAPH. High frequency image content tends to dominate perception but, at a distance, only low frequency (smooth) content is perceived. By blending high and low frequency content, we can create a hybrid image that is perceived differently at different distances.

给大家分享一套课程——MMLAB实战系列，完整版视频课程下载，附源码。 OpenMMLab 是一个适用于学术研究和工业应用的开源项目，涵盖了计算机视觉的许多研究课题，如：图像分类、目标检测、目标分割、超分辨率图像生成等。是最大最全的开源视觉代码库合集！深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系！

MMEditing源码面向图像编辑的工具包，支持图像修复、图像转译、图像修补、图像超分任务，用来进行源码安装，用于构建深度学习、计算机视觉、图像处理框架

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。