VTracer 建立在visioncortex之上的光栅到矢量图形转换器 | | 内置 :crab: 介绍 visioncortex VTracer是一款开源软件，可将光栅图像（如jpg和png）转换为矢量图形（svg）。 它可以矢量化图形和照片并追踪曲线以输出紧凑的矢量文件。 与仅接受二进制输入（黑白像素图）的相比，VTracer具有可处理彩色高分辨率扫描的图像处理管道。 与Adobe Illustrator的Live Trace相比，VTracer的输出更加紧凑（形状更少），因为我们采用了堆叠策略，并且避免产生带有Kong的形状。 VTracer最初设计用于处理高达十亿像素的历史蓝图的高分辨

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution

对SAR成像进行研究，对于进行SAR成像开发的同学有一定的借鉴意义

Android第三方开源框架ImageLoader的完美Demo，很好地体现了ImageLoadr异步加载图片的优越性。

resnet+attention model. 利用tensorflow改写。绝对好用！

图像去模糊 一张照片捕捉到一个难忘的时刻却后来才发现它模糊不清，这真是令人失望。 图像去模糊也可以用作其他应用程序的预处理步骤。 该项目使您可以对图像进行模糊处理。 用法 预先训练的权重和使用的模型存储在存储库中。 您可以直接加载它们并运行Demo.ipynb中显示的去模糊处理 如果要从头训练模型，则训练脚本位于deblur.py中 模型 使用了具有3个卷积层的CNN模型。 训练集包括4000张大小为96x96的模糊图像，目标集由相应的清晰图像组成。 实际的去模糊是在尺寸为32x32的较小色块上学习的。 在预测期间，可以一次从32x32的色块中预测出清晰的色块。 样品 水果： 伦娜：

在85,87版本上测试可用 问题: Chrome浏览器所有页面崩溃，“喔唷，崩溃啦！( STATUS_INVALID_IMAGE_HASH )” 原因: Google在79版本（2019年12月20号左右）的更新中又重新启用了Renderer Code Integrity Protection（渲染器代码完整性保护），会阻止签名不是谷歌和微软的模块加载。该功能已经在之前一个版本中导致同样的问题，并由Google自己禁用了。 解决: 禁用谷歌chrome的这项功能: RendererCodeIntegrityEnabled, 下载到电脑中双击运行

实现了2D的图像处理，关于图像的各种方式的DCT变换，以及反变换。

单LDR2HDR 从单个低动态范围图像生成高动态范围图像的实现。 实验结果 注意力 输入图像的分辨率不应太大（取决于计算机的内存），因为使用SciPy解决大型线性系统可能会导致内存用尽。 设置 在Python3.5和Python2.7上测试。 依存关系 安装设备。 cd singleLDR2HDR pip install -r requirements.txt 用法： python run.py ./test_image/test1.jpg 参考 [1]

介绍了asp.net显示图片到指定的Image控件中 具体实现，有需要的朋友可以参考一下