Blobworld系统是加州大学伯克利分校的研究成果，核心思想是用EM算法分割图像，然后使用分割后行成的“斑点”进行图像检索。

说明 使用yolo v2构建目标检测系统，可以检测图像和视频，测试了公路上和实验室场景。基于keras和张量流主程序是object_detect.ipynb，代码里写了一些注释具体介绍等以后有空了再写把 参考 1 udacity车牌识别大作业 2 keras上的yolo v2

取消旧版 快速入门：使用DeOldify（免费！）的最简单方法是在此处： DeOldify图像着色的最高级版本仅在此处可用。 免费尝试一些图片！ 图片（艺术） | 视频 NEW使用默认的图像着色器（又称“艺术”）有麻烦吗？ 请尝试以下“稳定”的方法。 它通常不会产生像“艺术”一样有趣的颜色，但是毛刺明显减少了。 图像（稳定） 老爱尔兰在Colour的John Breslin的视频教程表格中提供了有关如何使用上述Colabs的说明。 这很棒！ 点击下面的视频图像观看。 在获取更多更新 。 目录 关于DeOldify 简而言之，该项目的任务是对旧图像和胶片进行着色和还原。 我们将详细介绍一些细节，但首先让我们看一些漂亮的图片和视频！ DeOldify中令人兴奋的新东西 毛刺和伪像几乎被完全消除 更好的皮肤（更少的僵​​尸） 更详细，更真实的渲染 更少的“蓝色偏见” 视频-实际

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热图 在python中绘制图像和视频热图 图像 视频 安装 pip install heatmappy 要求 matplotlib 电影 麻木 枕头 PySide（可选：比单独的Pillow快约20％） 例子 给定一些点（坐标）和基本图像 from heatmappy import Heatmapper from PIL import Image example_points = [( 100 , 20 ), ( 120 , 25 ), ( 200 , 50 ), ( 60 , 300 ), ( 170 , 250 )] example_img_path = 'cat.jpg' example_img = Image . open ( example_img_path ) 在PIL图像对象上绘制基本的热图 heatmapper = Heatmapper () heatmap = hea

主要介绍了Macbook安装Python最新版本（3.6.4）、GUI开发环境、图像处理、视频处理环境详解,需要的朋友可以参考下

从过境车辆图片或视频中提取7014、4204、1223、1225、4010、6038等交通违法。 10万过境车可提取约2000违法车辆，使用英伟达独立显卡，10万记录一小时左右识别完。 识别完成后，软件会把提取到的图片按违法代码分类存在不同的文件夹。 后期用违法录入软件一键导入即可上传到交警集成指挥平台。 注意：cpu版本速度较慢，请联系作者下载GPU版本，可提升10倍识别速度。

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极化 偏振图像和视频处理代码