利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1） c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测（tag v1） 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。 可视化特征层。 转载：https://github.com/lxztju/pytorch_classification

说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用MATLAB进行代码实现 这三个方面进行讲解。

【图像加密】基于多种混沌序列Logistic+Tent+Kent+Hent实现图像加密与解密含Matlab源码

程序思路： 此次程序主要是利用PIL（Python Image Libraty)这库，来进行图片的处理。 PIL是一个功能非常强大的python图像处理标准库，但由于PIL只支持python2.7。如今很多python程序员都使用python3.x，所以PIL在之前的基础上分离出来一个分支，另外创建一个Pillow库，以便支持python3.x, 本程序在使用之前确保已经安装了Pillow库。 程序首先把你要分隔的图像读取到一个变量中，然后我们定义了一个 fill_image() 方法，用来填充图像让原本大小不一的图像，重新变为一个长宽相同的正方形图像，方便之后处理。 通过 fill_imag

这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

摘要:VB源码,报表打印,图像模糊,图像处理　　VB使用CRYSTAL.OCX控件实现图像反转、翻转、反向、及亮度、模糊、调整图像颜色红、绿、蓝比例等处理。模拟了PhotoShop图像处理软件的部分功能，正在研究VB图像处理的朋友们不妨下载参阅。

【图像融合】基于curvelet变换实现图像融合（评价指标）含Matlab源码

数字图像处理系统的基本功能实现（含完整代码），使用matlab实现，构建GUI人机交互界面，上传的是全部的代码（m文件），供大家使用。直方图均衡化处理，规定化处理，对图像进行局部均衡化处理，将图像按位平面进行切片展示、使用多种算子对图像进行锐化处理、使用多种处理方法对加噪图像进行平滑处理、使用多种方法对图像进行伪彩色增强、对图像进行同态滤波增强、对图像进行灰度变换（线性变换和非线性变换）、对图像进行简单的取反操作处理、使用多种方法对加噪图像进行滤波处理。

主要介绍了python使用OpenCV模块实现图像的融合示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 【算法解析】 该算法整体思路是通过位平面和分块加密，嵌入信息，并且能够实现可以提取信息而不解密图像，不提取信息解密图像，以及同时获取信息和图像。 恢复图像原理是通过图像平整度去判定是否恢复到原图像，所以对于某些特殊图像，无法完全复现出原本图像。 【算法流程】 加密算法->嵌入算法->解密算法->提取算法->恢复（解密+提取）算法