https://download.csdn.net/download/m0_51339444/85120848 计算机图形学(Computer Graphics) 和计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学中两个重要的研究方向。图形学研究的问题可以概括为如何生成和处理图像,而视觉研究的问题可以概括为如何感知和理解图像。虽然二者研究的问题相差很大,但是由于研究对象往往都是图像,所以二者的关系也很紧密。 传统的图形学和视觉的研究方法,主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果,视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下,越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域,一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开,特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面,已经初见成效。今天我们讨论的问题,图像补全(image inpainting),正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。
2024-06-25 11:56:50 366.05MB 计算机视觉 Inpainting 图像修复
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无监督医学图像分割 刘立豪,当归I阿维莱斯·里维罗和卡罗拉·比比亚恩·舍恩利布。 介绍 在此存储库中,我们提供了的PyTorch实现。 要求 火炬1.5.0 火炬视觉0.4.2 SimpleITK 1.2.4 opencv-python 4.2.0.32 用法 克隆存储库: git clone https://github.com/lihaoliu-cambridge/unsupervised-medical-image-segmentation.git cd unsupervised-medical-image-segmentation 下载LPBA40数据集的图像和分割蒙版: LPBA40图片: LPBA40标签: 将它们解压缩到文件夹datasets/LPBA40 : datasets/LPBA40/LPBA40_rigidly_registered_pairs data
2024-06-17 17:50:56 114KB Python
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vs2008 Opencv2.4.2 视频如何转化图片的代码,使用Opencv函数。
2024-05-29 02:17:40 1KB video image
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资源包含文件:设计报告word+源码及数据 Image Caption即我们常说的看图说话:给定一张图片,生成该图片对应的自然语言描述。 该任务涉及到了图像与自然语言两个模态,然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大,并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐,这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 论文进行介绍,并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 详细介绍参考:https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125617468
2024-05-27 21:05:53 5.62MB Python 源码 课程设计
构建一个实时的交互式系统,使用者可以移动和改变二维图像的形状。方法主要分为两步,首先对图像分割的三角形进行旋转变化,然后调整图像的尺寸。
2024-05-25 19:50:12 642KB Shape Manipulation Deformation Image
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【毕业设计】C#图像处理论文论文,毕业设计论文 C#图像处理论文论文,毕业设计论文。用于毕业设计(Image Paper) 【毕业设计】C#图像处理论文论文,毕业设计论文
2024-05-21 09:41:21 289KB 毕业设计 图像处理
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药丸图像识别 该存储库包含创建药丸图像数据集和药丸识别项目所需的所有代码
2024-05-17 16:45:45 139KB Python
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安装后自带的图片查看器自动关联gif图片
2024-05-16 12:22:51 912KB windows gif查看器
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双边滤波matlab代码Image_cartoonlization 这是将照片卡通化的代码。 您可以使用它来将您的照片转换为卡通图片。 主文件是“cartoonlize.m”。 它读取原始照片并输出处理过的图片。 主要参数在此文件中定义。 开发测试环境:MatLab R2012a 双边过滤器的文件“bfilter2.m”、“bfltColor.m”、“bfltGray.m”是其他人编写的开源代码。
2024-05-12 23:09:31 4KB 系统开源
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This book provides an introduction to the use of geometric partial differential equations in image processing and computer vision. It brings a number of new concepts into the field, providing a very fundamental and formal approach to image processing. State-of-the-art practical results in a large number of real problems are achieved with the techniques described. Applications covered include image segmentation, shape analysis, image enhancement, and tracking. The volume provides information for people investigating new solutions to image processing problems as well as for people searching for existent advanced solutions.
2024-05-04 16:45:59 10.84MB Image Analysis
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