深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--

影像透视变换-图片透视变换（投影变换） python处理图片，包括图片平移，图片旋转，图片缩放，图片倾斜，透视变换。选择图片中的四个关键点和将要变换的点，用于生成新的透视图 使用平移，缩放，翻转，旋转将一张图片转换为多张图片。 参考链接： : 主框架用的这位大佬的代码，我加了透视变换和鼠标交互的功能。

Digital Image Processing An Algorithmic Introduction using Java

Imaging is native Object Pascal image loading, saving and manipulation library. It is available for several platforms and does not require any third party dynamic libraries or other compiled binaries. , It is available for JPEG, PNG/APNG, GIF, TGA, DDS, MNG, JNG, JPEG2000, PSD, TIFF, PGM, PPM, PAM, PFM, XPM, (loading only) PCX, and PBM

图像增强器 这是用于图像文件的简单数据增强工具，旨在与机器学习数据集一起使用。 该工具将扫描包含图像文件的目录，并通过对找到的每个文件执行一组指定的扩充操作来生成新图像。 此过程使开发神经网络时可以使用的训练示例数量成倍增加，并且应显着提高所得网络的性能，尤其是在训练示例数量相对较少的情况下。 从命令行运行实用程序，如下所示： python main.py ... 参数应该是包含要扩充的图像文件的目录的路径。 该实用程序将以递归方式在目录中搜索具有以下任何扩展名的文件： jpg, jpeg, bmp, png 。 transform参数使用下表中列出的代码确定将执行哪种类型的扩充操作： 代码 描述 值示例 fliph 水平翻转 fliph flipv 垂直翻转 flipv no

数字图像处理：Java语言算法描述（世界著名计算机教材精选）英文完整版 Wilhelm Burger, Mark James Burge, "Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction using Java" Springer | 2008 | ISBN: 1846283795 | 566 pages | Djvu | 7,8 MB "This will be one of my continuing reference books for some time to come." Steve Cunningham, PhD, Past President of SIGGRAPH "An excellent resource for the users of ImageJ." Wayne Rasband, author of ImageJ This modern, self-contained, textbook explains the fundamental algorithms of digital image processing through practical examples and complete Java implementations. Available for the first time in English, Digital Image Processing is the definitive textbook for students, researchers, and professionals in search of critical analysis and modern implementations of the most important algorithms in the field. • Practical examples and carefully constructed chapter-ending exercises drawn from the authors' years of experience teaching this material • Real implementations, concise mathematical notation, and precise algorithmic descriptions designed for programmers and practitioners • Easily adaptable Java code and completely worked out examples for easy inclusion in existing, and rapid prototyping of new, applications • Self-contained chapters and additional online material suitable for a flexible one- or two- semester course • Uses ImageJ, the image processing system developed, maintained, and freely distributed by the U.S. National Institutes of Health (NIH) • A comprehensive Website (www.imagingbook.com) with complete Java source code, test images, and additional instructor materials This comprehensive, reader-friendly introduction is ideal for foundation courses as well as eminently suitable for self-study. Wilhelm Burger is the director of the Digital Media degree programs at the Upper Austria University of Applied Sciences at Hagenberg. Mark J. Burge is a program director at the National Science Foundation (NSF) and a principal at Noblis (Mitretek) in Washington, D.C.

Java编写的，很早的pcx, tga图象格式解码程序。不多见的啊！

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数字图像处理 冈萨雷斯 英文扫描版 ( Digital_Image_Processing)

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