kitti mini data object image 2 数据是mini 版KITTI激光图像数据集，含20个训练图片文件和5个测试图片文件。Mini版可以用于快速验证三维点云算法模型，下载速度更快。详细介绍及使用方式请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124734458。

照片里面人脸提起。可以配置照片剪裁。提取人脸出来。查看代码里面的“//TODO”提醒测试代码。

Image_Processing_with_ImageJ，_Second_Edition 图像处理非常经典的参考书

项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分

SP0828 是一款完整的 1/15 英寸 QVGA 格式 CMOS 图像传感器芯片，其在传统 CMOS 图像传感器的基础上着重改进图像优化系统。SP0828 在传统 CMOS 图像 传感器的基础上增加 EMI 并行接口，可直接面向低端嵌入式系统平台提供多 媒体功能扩展功能。SP0828 还设计支持 SPI 总线功能，该功能实现图像传感 器直接连接串口显示屏，这种屏幕常用于分辨率较低的设备中，性价比高， 且 SPI 接口连线相较于 EMI 总线走线距离长，可连接范围广，使得 SP0828 的应用范围更广。仅有 1/15 英寸大小的 SP0828 可用于入门级拍照手机，高 端机型的副摄像头，整合式笔记本电脑摄像头，为这类设备提供具有成本效 益的解决方案。

描述： 这个函数 OPENSURF，是 SURF（加速鲁棒特征）的一个实现。 SURF 将检测图像中的地标点，并通过对（一点点）旋转、缩放和噪声具有鲁棒性的向量来描述这些点。 它可以以与获得专利的 SIFT（尺度不变特征变换）相同的方式使用。 因此根据对应点对齐（配准）两个或多个图像（参见 example3.m），或进行 3D 重建。 执行： Surf 的这个 Matlab 实现是 Chris Evans 的 OpenSurf C# 代码的 Matlab 优化翻译，并给出了完全相同的答案。 Chris Evans 编写了最好的、结构良好的全包 SURF 实现之一。 在他的网站上，您可以找到 OpenSURF 的评估以及 C# 和 C++ 代码。 http://www.chrisevansdev.com/opensurf/ Chris Evans 允许我在（Mathworks）BSD 许

centos7-docker-image.gz 内涵docker-image的压缩包，是linux版本的，tar.gz格式的，在官网的下载速度非常慢。这个是普通的docker-image，放心下载,童叟无欺

This practical guide provides comprehensive information on PIV

The dataset is from 2020 China Hualu Data Lake Algorithm Competition hosted by China Hualu Group Co., Ltd.. It is not for commercial use.本数据集来源于2020年中国华录杯·数据湖算法大赛，由北京易华录信息技术股份有限公司提供，不得用于任何商业用途。 crowd image.jpg crowd image_datasets.zip

高斯白噪声matlab代码SIMULINK --- MATLAB中的压缩图像传输模拟 我已经上传了尝试文件和成功文件，请不要未经允许复制任何代码，否则您将不会自吹自rights。 项目背景：在将图像传输项目作为数字通信教室的最终项目的选项后，我选择了它，而不是无聊的语音呼叫传输，因此我决定使用Matlab和Simulink来平滑从代码到块的过渡图。 主要思想是通过长距离在嘈杂的AWGN（加性高斯白噪声）通道中传输彩色图像。 最初的尝试由于速率低而非常不成功，无法正确传输大图像，调整大小无法解决很多问题，并且对噪声的弹性不足。 因此，我开始添加编码，它本身可能并不难理解，但是那时对我来说却很难理解差分编码，并且它是图像传输中的相互作用，被认为是高比特率传输。 看完项目后，相对于实际的全彩色图像，所接收图像的完整性达到了51％，原因是： 低比特率。 由于图像尺寸小，对噪声的适应性低。 我必须使用SVD（奇异值分解），我以前在我的机器学习课程中就学习了SVD（奇异值分解），并利用特征值来缩小图像的大小，而不会牺牲图像对人眼的识别能力。 tldr：SVD =没有可识别的质量损失，但尺寸明显减小