易于使用的Android图像压缩库 1引言 该项目主要是基于Android图像压缩API设计的。 它基于开放源库和算法提供了两种图像压缩实现，并介绍了用于不同类型图像源和结果的接口。 它提供了同步和异步API，可以满足更多要求。 它提出了结构，以便您可以轻松地从不同的压缩算法切换。 2功能和特点 现在，向您展示我们库的功能和特性： 支持鲁班算法：如上所述，它提供了一种基于微信的算法。 支持Compressor Algoruthm ：与Luban不同，您可以获取准确的图像大小。 支持RxJava回调：我们将返回Flowable对象，以便您可以将其用作RxJava。 支持AsyncTask回调：除了RxJava，您还可以使用AsyncTask运行后台任务，并从回调获取主线程中的结果。 支持Kotlin协程：另外，您可以在Kotlin协程中使用该库。 支持同步API 支持按宽度/高

用surf进行图像拼接的程序示例， 结合OPENCV和C++实现的

橙果识别的图像分割 为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。

这是关于图像视频压缩的电子书，高清，2000年版本，经典著作，英文版

Variational and Level Set Methods in Image Segmentation Amar Mitiche · Ismail Ben Ayed

快速 NLM 方法基于积分图像，并在 Darbon 的论文中进行了描述。 一般来说，这种快速实现比经典的 NLM 方法快 10 倍以上。

客观的图像质量评估旨在对两个图像之间语义信息的感知保真度建模。 在这封信中，我们假设图像的语义信息完全由每个像素的边缘强度表示，并提出了一种基于边缘强度相似度的图像质量度量（ESSIM）。 通过研究图像中边缘的特征，我们定义边缘强度以同时考虑到各向异性的规则性和边缘的不规则性。 拟议的ESSIM非常简单，但是，与在六个主题评级的图像数据库上评估的最新图像质量指标相比，它可以实现略微更好的性能。

基于局部高斯分布拟合能量的主动轮廓模型

最近在做深度学习研究， 想要使用一些谷歌街景图做模型训练， 但是找了好久也没有找到一个好用的图片下载方法。 好不容易找到了google street view image downloader 这个软件，尝试了一下还不错。 但是适用版本下载的图有水印。 好不容易找到了破解版以及破解工具。 于是和大家分享。 希望能够帮助到需要的人。

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