设计用于实现和测试通用图像生成器接口（CIGI）的软件库和工具，通用图像生成器接口（CIGI）是模拟中图像生成器和主机设备之间进行通信的接口。

matlab小波三级分解代码视频和单幅影像的除雨研究 ，吴宜晨，李明翰，赵倩和 引文 @article{WangA, title={A Survey on Rain Removal from Video and Single Image}, author={Wang, Hong and Wu, Yichen and Li, Minghan and Zhao, Qian and Meng, Deyu}, journal={arXiv preprint arXiv:1909.08326}, year={2019} } 雨滴的物理性质 宝石学性质 Foote等人，高处雨滴的终极速度（JAMC1969） Beard et al。提出了一种雨滴平衡形状的新模型（JAS1987）。 亮度特性 雨滴的光度模型（技术报告，哥伦比亚大学，2004年），Garg等 Garg等人的《视觉与雨水》（IJCV2007） 色性通过结合时间和色度特性去除视频中的雨水（ICME2006），Zhang等人 时空性 视频中的降雨模拟（TAS2003），Starik等 基于色度特性的像素时间分析，用于去除视频中的雨水（CI

Translucent Image(High performance Blur behind UI 2.2).unitypackage

随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域非常热门的研究方向，而其中Inpainting领域备受关注。Inpainting分为图像修复（Image Inpainting）和视频修复（Video Inpainting）。此资源为世界顶级会议期刊CVPR近五年的Inpainting领域论文合集，希望有所帮助~

编译好的scikit，安装的时候下载速度比较慢，可以直接安装。

During the past two decades, the field of medical imaging has achieved dramatic improvements in imaging system capability with accompanying increases in system complexity. Much of this progress has been fueled by advances in computing technology and the widespread adoption of digital techniques for data acquisition, processing and display. Although every branch of medical imaging has been significantly affected, the most striking examples ofthis revolution are x-ray computed tomography and magnetic resonance imaging. Fortunately, a consensus on quantitative measurement methodology for assessing diagnostic imaging technologies has been gradually emerging. It has grown out of the recognition of common features among imaging modalities that allows their limitations to be understood within the framework of statistical decision analysis.

图8.3 Rastrigin函数图形 如图 8.3 所示，Rastrigin 函数有许多局部最小值——在图上显示为“谷底（valleys）”。 然而，该函数只有一个全局最小值，出现在 x-y 平面上的点[0，0]处，正如图中竖直线指示 的那样，函数的值在那里是 0。在任何不同于[0，0]的局部最小点处，Rastrigin 函数的值均 大于 0。局部最小处距原点越远，该点处 Rastrigin 函数的值越大。 Rastrigin 函数之所以最常用来测试遗传算法，是因为它有许多局部最小点，使得用标准 全局最小点[0，0]

裂纹图像数据集

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Torrent_to_Drive 使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还对Xception模型和Inception模型进行了比较。 这是使用卷积神经网络和一种递归神经网络（LSTM）为所有类型的图像生成标题和替代文本的最简单方法。 关于 图像特征将从在imagenet数据集上训练的CNN模型中提取（请参见下文），然后将特征输入到LSTM模型中，后者将负责生成图像标题。 此回购围绕Keras提供的2个模型进行。 提取的功能可以在找到 使用的数据集可以在找到 Jupyter笔记本可以在找到 训练过的模型可以在找到 需求和依赖关系可以在找到 字幕生成器可以在找到 想要贡献？ 建议，错误报告，错误解决受到高度赞赏，请打开问题和/或PR 建立 设置虚拟环境（强烈推荐） 激活环境。 安装需求，使用pip3 install -r requirements.txt 注意：