打开jpeg的文件流,根据jpeg的文件格式,用跳段的方式查找文件流中的标识符,速度快。在其他开发者的版本上进行了修改和完善,能处理更多的jpeg格式,并且更健壮,并加入了png格式的处理。
2021-09-29 20:09:56 480KB C++ 图像宽
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《新版修正版》ROS系统 pgm图像转png格式,提供了文件到文件,文件到内存,文件到png的base64格式,以及反向写回pgm文件
2021-09-07 11:08:31 6KB ros pgm png 图像转换
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PNG图像文件格式解析
2021-08-25 10:37:36 1.47MB PNG格式
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Png格式图像在窗体上,实现完全透明,用于旋转的进度条制作。
2021-08-15 22:04:32 286KB png图像 进度条 旋转
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TPNGImage 1.5 Delphi PNG图像操作控件,用来显示PNG图像的控件,支持PNG图片的Alpha通道。支持半透明特效,是GIF的替代格式。ccrun(老妖)制作了bpk文件,直接打开编译并安装。这是不可视组件,使用时,只需工程中Packages中用到了TPNGImage,就可以发现TImage支持的格式多了PNG。
2021-08-14 02:27:10 280KB Delphi源码-图形处理
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c# 实现Dicom解析(tag、png图像) 实际测试运行正常
2021-08-09 16:16:13 450KB Dicom解 Dicom
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用于裂纹检测的U-Net深度学习模型 概括 Prenav用于裂缝检测的全卷积网络(FCN)模型(在2019年和2020年初)运行良好,但是要理解为什么要弄清楚为什么会犯错误,我们很难理解。 我们希望使用更简单易懂的深度学习模型架构,以建立更好的见解,从而真正提高裂缝检测模型的准确性和召回率。 U-Net体系结构是此的理想选择。 我们用作起点的代码是一个教程,因此旨在使其易于理解。 我们从这个TensorFlow教程开始: 我们修改了它: 对于裂纹检测任务 使用OpenImageIO读取和处理exr文件 要输出显示以下内容的有用图像: 具体的 人类标签标记为裂缝的像素 模型分类为裂缝的像素。 尽管我们的重点是使用更简单的深度学习模型架构来了解该模型在裂缝检测任务中的作用,但我们发现训练有素的U-Net模型也为我们提供了很好的精度,并让我们回想起了这项任务。 绝对是胜利。 介绍 讨论
2021-07-18 21:20:31 18KB Python
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png2pos, 将PNG图像转换为 esc/pos的实用程序 png2pos png2pos是将PNG图像转换为( 打印机控制代码和转义序列)/POS格式的实用程序,由POS热敏打印机使用。 输出文件可以直接发送到打印机。png2pos不包含任何Epson驱动程序,它不是驱动器/过滤器替
2021-07-18 19:05:23 825KB 开源
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ROS系统 pgm图像转png格式,提供了文件到文件,文件到内存,文件到png的base64格式,以及反向写回pgm文件
2021-06-16 10:32:23 5KB pgm ros png 图像转换
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蕾丝边框-PNG图像(Lace Borders - PNG _爱给网_aigei_com.zip
2021-05-28 09:01:44 6.31MB ps
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