全卷积神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)

非法摄影作品可能会因其异常的压缩历史而暴露出来。 我们的工作旨在揭示相机图像的主要JPEG压缩，尤其是在相机外进行JPEG压缩时。 所提出的方法使用选定的软件工具（MATLAB）在给定图像上运行重新压缩运算符。 我们在Y，Cb和Cr颜色通道中测量给定图像与重新压缩版本之间的JPEG错误。 通过绘制JPEG错误曲线可以轻松识别相机内压缩。 本文提出了一种简单有效的方法来自动检测图像的压缩历史。 对于双压缩图像，该方法可以给出具有相应品质因数的历史压缩序列，并确定第一压缩是否为相机内压缩。 在两个数据集上进行的实验结果表明，该方法具有令人满意的检测精度，在机内压缩中的准确率超过96，并且没有误报，且块大小为512×512。该方法具有通用性。 它可以应用于多重压缩检测，并且对于不同的相机外压缩源（例如Adobe Photoshop）具有鲁棒性。 与以前的双重压缩方法相比，这使其更实用。

图像分割Keras：在Keras中实现Segnet，FCN，UNet，PSPNet和其他模型。 在Keras中实现各种深度图像分割模型。 链接到包含教程的完整博客文章： : 有效的Google Colab示例： Python介面： : CLI界面： ： 我们的其他仓库 Keras模型中的阶梯网络仅使用100个带标签的示例即可在MNIST上实现98％的测试准确性 杰出贡献者 Divam Gupta 鲁纳克（Rounaq Jhunjhunu）瓦拉 马里乌斯·贾斯顿 JaledMC 楷模 支持以下模型： 型号名称 基本型号 细分模型 fcn_8 香草CNN FCN8 fcn_32 香草CNN FCN8 fcn_8_vgg VGG 16 FCN8 fcn_32_vgg VGG 16 FCN32 fcn_8_resnet50 Resnet-50 F

印第安手语识别 您好，该存储库包含用于识别印度手语（ISL）手势的python实现。 由于研究较少，因此网络上没有可用的标准数据集。 因此，我们决定创建自己的手势图像。 ISL数据集包含所有字母（AZ）和数字（1-9），总类别=35。每个类别具有1200张图像。 由于涉及两只手并且由于复杂性，ISL手势实际上很难识别。 为了对图像进行分类，已使用SVM实现了词袋（弓）模型。 70:30的比例已用于训练和测试拆分。 使用这种方法，模型可以提供大约99％的准确度，而错误率却非常低。 手势 数据集中使用的所有手势均在下图所示的带有标签的图像中。 必需的设置 python 2.7（不适用于较高版本，因为openCV不支持SURF功能） opencv-python的== 3.4.2.16 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 麻木 盗用者 执行 该实现遵循以下几个

matlab去水印源代码使用Walsh Hadamard变换研究鲁棒且难以察觉的盲彩色图像水印 目录 项目信息 学者：TrầnHảiĐăng 类别：AT12ET-AT120515 讲师：Ths。 TrầnThịXuyên 学院：密码技术学院项目：使用Walsh Hadamard变换研究鲁棒且难以察觉的盲彩色图像水印参考：使用WHT的有效的健壮且不易察觉的盲彩色图像水印，K。Prabha，I。Shatheesh Sam 概述 说明文件： 下载： 源代码： 系统信息 处理器：Intel Core I7-3770 3.4GHZ 内存：16GB VGA：NVIDIA GeForce 650Ti 软体：Matlab R2018a 操作系统：Windows 10 build 19041 显示：华硕VA24EHE 如何安装 前往下载 对于MATLAB用户 1. Download "WatermarkWHT_for_MATLAB_user" lastest version. 2. Open "MATLAB" program. 3. Change Workspace/Current folder to

MultiImageSelector是一个模仿微信的Android图片选择器类库，有选择单张图片和多张图片模式。还可以设置选择图片的最大数量。 适用eclipse版

PIVlab - particle image velocimetry (PIV) tool with GUI.zip，这是一份

Total Image Converter中文版是一款全能的图片格式转换工具，支持几乎所有流行的图片格式之间进行转换，而且转换的时候可以对图片大小、水印等参数进行调整，还可以设置反转，功能极其丰富。Total Image Converter中文版可以转换图像(JPG，GIF ，BMP格式)，可以改变图像：剪裁，旋转，调整图像。 Total Image Converter中文版支持所有的图片格式 图像转换器支持几乎所有的图像格式(见列表- >)。它是为那些谁不想浪费时间和精力寻找10个不同的转换器来处理不同格式的所有功能于一身的解决方案。 批量转换 ·如果你有上百个图像转换，你可以用它批量转换选项。只需选中要处理或只按全选按钮，节省您的时间的文件。得到的转换或调整大小点击图像文件的任何款项! 3种方式处理 ·首先，是经过深思熟虑的用户界面。二，总图像转换器无缝集成到Windows。这意味着，你可以选择在您的桌面上的文件，并用鼠标右键按钮，鼠标点击。你会看到在非标准的Windows弹出菜单中的ConvertTo项目。

Nuxt图像加载器模块 此模块将根据您定义的规则自动调整图像的大小，旋转，模糊，水印和裁切（等）。 该模块通过拦截传入的图像请求（在服务器端）来工作，并且如果在图像URL上附加了查询字符串，则将使用源图像或已处理的图像进行响应。 通过在nuxt.config.json定义“图像样式”来完成图像nuxt.config.json 。 您可以根据需要添加任意数量的这些。 图像是使用程序包处理的，因此请参考那里的文档以了解各种图像处理功能和选项。 适用于所有nuxt部署模式： 服务器渲染npm run build && npm run start 静态生成npm run generate 热模块更换npm run dev 安装 重要说明：将安装在应用程序所在的主机系统（或容器）上。 将此模块作为依赖项安装在您的项目中： npm install @pivale/nuxt-image-

存在严重病变时在CT中自动进行肺分割 该软件包提供了用于肺分割的训练有素的U-net模型。 目前，有四个模型可用： U-net（R231）：该模型在覆盖范围广泛的视觉变异性的庞大而多样的数据集上进行了训练。 该模型对单个切片进行分割，分别提取左，右肺，气袋，肿瘤和积液。 气管将不包括在肺分割中。 U-net（LTRCLobes）：该模型是在数据集的子集上训练的。 该模型对单个肺叶进行分割，但是当存在密集的病理或每个切片都不可见裂痕时，其性能有限。 U-net（LTRCLobes_R231）：这将运行R231和LTRCLobes模型并融合结果。 来自LTRCLobe的假阴性将由R231预测填充，并映射到邻居标签。 LTRCLobe的误报将被删除。 融合过程的计算量很大，视数据和结果而定，每卷可能要花费几分钟。 两种模型的应用实例。 左： U-net（R231），将区分左肺和右肺，并包括非常密集的区域，例如积液（第三排），肿瘤或严重纤维化（第四排）。 右： U-net（LTRLobes）将区分肺叶，但不包括非常密集的区域。 LTRCLobes_R231将融合LTRCLobe和R2