unet_semantic_segmentation 在InteractiveSegmentation数据集（PyTorch）上使用U-Net模型进行语义分割

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重新投影图像到 3D 比较 OpenCV 的和我自己的 // Reproject image to 3D void customReproject(const cv::Mat& disparity, const cv::Mat& Q, cv::Mat& out3D) { CV_Assert(disparity.type() == CV_32F && !disparity.empty()); CV_Assert(Q.type() == CV_32F && Q.cols == 4 && Q.rows == 4); // 3-channel matrix for containing the reprojected 3D world coordinates out3D = cv::Mat::zeros(disparity.size(), CV_32FC3); // Getting

图像增强，色彩校正/恢复 EUVP数据集：，，。 （已配对和未配对的数据； FUnIE-GAN） 水下图像网：，，。 （配对数据； UGAN） UIEBD数据集：，，。 （水网） SQUID数据集： ，，。 （水下-HL） U-45：，。 （UDAE） RUIE基准：，纸张。 （RUIE-Net） 牙买加皇家港口：数据，纸张，代码。 （水甘） 虚拟潜望镜：数据，纸张。 颜色校正： 数据。 颜色恢复： 数据，纸张，代码。 TURBID数据：数据，纸张。 OceanDark数据集：数据，纸张。 SISR：单图像超分辨率 USR-248：数据，纸张，代码。 （用于2x，4x和8x训练； SRDRM，SRDRM-GAN） SESR：同时增强和超分辨率 UFO-120：数据，纸张，代码。 （用于2倍，3倍和4倍SESR和显着性预测；深度SESR） 图像分割 SUIM：数据

图像分类 使用Tensorflow和Keras API开发了深度学习模型，以通过卷积神经网络对动物的图像进行分类。 使用Flask将开发的模型集成到Web应用程序上，并将该Web应用程序部署在Heroku上。

使用HTML5 Canvas的全功能图像编辑器。 它易于使用，并提供强大的过滤器。 包装纸 ：Vue包装器组件由驱动。 ：React包装器组件由驱动。 :triangular_flag: 目录 收集有关使用开源的统计信息 TOAST UI ImageEditor应用Google Analytics（分析）（GA）来收集有关开放源代码使用的统计信息，以便确定TOAST UI ImageEditor在全世界的使用范围。 它也是确定项目未来走向的重要指标。 location.hostname（如>“ui.toast.com“）是收集和唯一的目的是什么，但衡量的使用统计数据。要禁用GA，请使用以下usageStatistics创建实例时选择。 var options = { //... usageStatistics : false , } ; var imageEditor = new tui . Image

视像编辑器 带有Vue.js和HTML5画布的图像编辑器 居住在 调整图片大小 调整颜色 添加CSS过滤器 庄稼 文字叠加 转换为PNG或JPG并下载 它旨在成为一个轻量级的图像编辑器，它使用自己的资源在客户端浏览器上进行所有操作。 仍然可以通过实现Web Worker或其他多线程方法在性能方面进行持续改进。 图像数据作为Blob对象保存在内存中。 与服务器处理的图像相比的优势： 隐私->图片数据在编辑过程中始终不会离开用户的计算机 速度->初始页面加载后，处理时间不取决于网络速度，而仅取决于可用资源和已加载图像的大小 兼容性->该应用基于HTML5，因此不需要用户安装额外的插件 随时为您的想法做出贡献。

图像处理的dsp优化函数。基于TIC64+DSP硬件架构。有未优化的C函数作为参考。

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matlab全景图代码image_panorama Matlab实现多张图片的全景拼接代码在'src'中，测试图片在'data'中。 您可以使用“1.png”和“2.png”。 png '或' 1.jpg '和' 2.jpg '。 当然，您可以根据需要使用其他图像。