微软Image Commposite Editor就是这样一款软件，比如你在某地拍摄有很多很多的照片，Image Commposite Editor就能帮助你将这些照片拼合成一张大图，当然前提是照片与照片间必须要有一定重叠，整个过程就像是小时候玩的那种“智慧拼图”。操作时只要点击 “File”菜单→“New Panorama”导入图片目录即可，剩下的工作完全由软件自主完成，很方便。

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matlab 图像膨胀代码系统仅在 Windows 操作系统上运行 ###要运行系统，请按照下列步骤操作： 将数据集图片放在data/images/中，query/images/中的查询图片和data/中的code book重命名为codebook.hdf5（代码书下载链接见下文） 将groundtruth文件放在groundtruth/ 使用 Matlab 运行步骤 1 -> 步骤 2 -> 步骤 3 -> 步骤 4 ＃＃＃结果： ranklist/ 包含检索到的排名列表 ap/ 包含每个查询的平均精度 MAP.txt 包含平均平均精度的值（运行步骤 4 时也会在屏幕上打印出来） ###来自外部来源的图书馆： lib/feature_detector/hesaff.exe：用于提取图像特征和计算描述符，编译自 ，可能需要安装OpenCV才能运行 lib/flann：用于计算每个特征的最近聚类，可在以下位置获得： vlfeat/vlfeat-0.9.20：主要用于 vl_binsum 等函数... ＃＃＃职能： extractFeatures：使用 lib/feature_detect

matlab灰色处理代码基于深度学习的投影梯度下降用于图像重建 该项目包括一个框架，以： 在Pytorch中训练神经网络（Unet）作为图像到图像投影仪，将其导出为.pth和.onnx格式 在[1]中应用松弛投影梯度下降（RPGD）进行图像重建。 对于这一部分，在Python和Matlab中都提供了代码。 在Matlab中，由于有许多库，测量操作员可能更容易获得。 %%% 入门 先决条件 Python 3.7 Pytorch 1.1.0 Scipy 1.2.1 Matplotlib 3.0.3 对于Matlab代码： Matlab R2019a深度学习工具箱 正在安装 下载文件夹代码和数据 运行测试 此处提供的干净数据（位于train_target和test_target文件夹中）包含200个训练图像，20个测试图像，每个图像都有1个通道，灰度像素为320x320。 每个图像都是从Matlab幻象函数生成的，参数是从修改后的Shepp-Logan头部幻像获得的参数E，然后通过使E = E + 0.01 * randn（10,6）来添加一些变化。 测量算子H是5x5卷积，权重= 1/25

车辆的检测和计数在智能交通系统中具有重要作用，特别是在交通管理中。 交通问题已成为城市规划者多年来面临的最大问题。 更准确地检测移动车辆，几种计算机视觉技术，车辆计数是通过使用虚拟检测区域来完成的。 交通分析将计算每个任意时间段内某个区域内的车辆数量并对车辆进行分类。 但是移动车辆及其检测、跟踪和计数对于监控、规划和控制交通流量非常重要。 通过分析摄像机记录的交通流序列视频，结合虚拟检测器和斑点跟踪技术应用基于视频的解决方案技术，YOLO是必要的。 通过这项技术，我们将 Open CV 应用于实时视频应用。 这些方法帮助我们对移动的车辆进行检测、跟踪、计数和分类。

对于医学图像的融合，使用深度学习生成对抗网络

一个跨平台的库，可计算快速，准确的SIFT图像特征。 libsiftfast提供Octave / Matlab脚本，命令行界面和python界面（siftfastpy）。 使用SIMD指令和OpenMP进行了优化。

adt-bundle-windows的system-images系统镜像，版本是21

这是一个Android图片轮播的控件，里面用一个自定义空间封装了图片轮播的效果，对于学习自定义控件的人很有帮助，代码也相对简单

Multiscale Transforms with Application to Image Processing 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书