第三章 数字图像的处理技术-许昌网站建设

matlab特效处理，带界面，以菜单形式呈现诸如素描，红颜，变形，马赛克，鱼眼，几何旋转等等等等效果。

【word】 利用Photoshop进行数字医学图像增强处理的实践

用opencv实现图像平滑，使用的是vs2008配置opencv2.4.4，适合初学者，简单易懂。

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此应用程序处理视频处理根据定义的颜色对对象进行边框处理目的。 确定并绘制对象质心的边界。 在这项工作中视频未作整体修改，但视频分为帧和单个帧随后被处理。

这是一个关于数字图像雾化处理的程序源代码 -This is a digital image on the atomization of source code

深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集 深度学习基于神经网络进行图像识别处理的智能垃圾分类系统源码，使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行训练，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。 软件架构 软件架构说明 PyQt5做界面设计，采用多线程（树莓派CPU不够用）处理任务，主界面是主线程，后台神经网络识别、拍照等都在次线程里面。 使用说明gcxls文件夹里面是源码，train和val分别是我的训练数据集和验证数据集

数字图像处理期末综合实验：对给定含噪声图像“期末图像综合实验.bmp”，编写C程序识别出图像中各种颜色物体的不同大小物体的个数。（含代码及实验报告）

资源包含文件：课程报告word和pdf两个版本+代码 本次要求将图片前景的黑色栏杆去除，恢复遮挡部分。要求修改的图片有两张，第一张图片的前景栏杆较窄，第二张图片的前景栏杆大部分较窄，有一根栏杆较粗。 （原图片一和图片二） 为了去除遮挡部分，首先需要找到遮挡部分的位置，即 mask，这一步使用一系列图像处理的方法来完成。 针对第一张图片，由于遮挡物较窄，我使用了 Fast Marching Method 算法来实现去遮挡，该算法运算较快，对窄遮挡物去除效果较好，但对宽遮挡物（宽度大于 15 像素）进行修复时会出现模糊现象(Telea, 2004)。 因此，针对第二张图片的宽栏杆部分，我使用了 criminisi 算法来进 行修复，该算法运算较慢，但对宽遮挡物修复效果极佳(Criminisi, Perez, & Toyama, 2003)。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125326824